明明還沒上市,WeWork創辦人卻出售7億美元股票,這意味著什麼?
明明還沒上市,WeWork創辦人卻出售7億美元股票,這意味著什麼?

共享辦公空間新創WeWork即將在今年底前敲鐘上市,這隻估值高達470億美元的獨角獸,被認為是今年規模僅次於Uber的IPO事件。

不過就在上市前夕,《華爾街日報》報導指出,WeWork創辦人亞當.諾伊曼(Adam Neumann)至今透過出售股票,以及抵押股權套現7億美元。這則消息也受到外界關注。(共享辦公室WeWork台北駐點首度曝光

諾伊曼運用這筆資金購買了5棟私人民宅,以及用於投資商業房地產與多家新創公司。目前諾伊曼拒絕對這則消息做出回應。

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近期有報導指出,WeWork尚未IPO,創辦人諾伊曼就透過出售、抵押股票兌現7億美元。

在過去,這種作法被視為一種禁忌,大多創業家不會在被收購、或者上市前出售手中的股份,因為這可能引起投資人質疑,創辦人是否只想撈一票,而非為了企業整體長久的成功而努力。

創投資金湧入,創業家出售持股不再是禁忌

諾伊曼的作法,實際上昭示著一種風氣的轉變。近年來創辦人不畏投資者目光,出售股票套現的作法已經越來越常見──甚至開始成為一種趨勢。

社交遊戲公司Zynga創辦人馬克.平克斯(Marc Pincus),就在2011年IPO前出售了價值1.09億美元的股票;Uber創辦人兼前任執行長特拉維斯.卡蘭尼克(Travis Kalanick)也在2018年出售其持有股份的29%,價值約14億美元。

外媒《Business Insider》分析,越來越多新創採用的雙層股權架構,成為創業家放心出售股票的助力。雖然分潤上權利相當,但創辦人手中的持股,擁有數倍於其餘股票的投票權,這讓創辦人即便持股較低,仍握有對公司的絕對控制權,而不必看投資人臉色。

WeWork就是採用類似的股權架構,同樣的持股比例下,其他股東可能只有一票,而諾伊曼卻有10票。(每小時虧損近700萬新台幣!WeWork上市前夕難解的3大疑慮

另外,後期階段(late stage)創投資金源源不絕地湧入,也越來越鼓勵創業家等早期持股者,出售其手中股份。所謂後期階段,根據那斯達克的解釋,指新創企業成功從競爭者中脫穎而出,並確立其獲利可能性的時期,通常這樣的企業距離被併購或上市已不到1年時間。

在這段時期中,公司可能已經不缺資金,且投資者不希望股權被稀釋,而不願發行新股。那麼收購創業家等早期持股者手中的股票,往往是創投基金獲得公司股份的唯一方式。因此,這些新加入的投資者會鼓勵創辦家出售部份股票。

創投公司High Alpha合夥人克里斯蒂安.安德森(Kristian Andersen)表示,出售部份股權兌現,對創業家也有好處。

創業家往往把絕大部分的財富鎖在他們的股票之中,由於一個失誤就可能導致全盤皆失,許多企業家眼界會因此變得狹隘,戰戰兢兢只求IPO順利,而非專注在更遙遠的未來上,此舉可以讓他們更「放鬆」一點。

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創投公司認為,企業家IPO前出售股票不再是禁忌,甚至能讓這段路走得更「放鬆」一點。
圖/ shutterstock

但過去也並非沒有如投資者擔憂的案例發生。2000年時,網路服務企業World Online上市前夕,創辦人妮娜.布林克(Nina Brink)出售了絕大部分持股,結果上市後該公司股價暴跌,不到1年就被併購。

Uber、Lyft殷鑑不遠,WeWork上市備受檢視

雖然創業家出售持股逐漸成為風氣,然而Uber及Lyft坎坷上市記憶猶新,WeWork上市後的表現勢必會被投資者更嚴謹看待。諾伊曼出售大量股票的行為,也將受到市場審視。

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Uber及Lyft的前車之鑑,以及連年擴大的虧損,讓許多投資者都更嚴謹審視WeWork上市後的表現。
圖/ wework官網

不過,《華爾街日報》指出,消息來源認為,諾伊曼敢於出售、抵押股票,反倒意味著對公司未來抱持無比信心。

在過去的許多報導中,諾伊曼被多家媒體描述為一位極具野心,同時對公司前景非常樂觀的創辦人。他始終堅信,WeWork與其他共享辦公空間新創格局上截然不同,這是一家即將改變世界的科技公司。

自2011年成立以來,WeWork已獲得超過100億美元投資。前陣子,WeWork更計畫在IPO前夕發行債務籌措40億美元資金,期望藉此向潛在投資者證明,公司有能力維持營運,撐過一時的虧損直至獲利。

責任編輯:蕭閔云
資料來源:Business InsiderTechCrunchReuter

關鍵字: #IPO #新創 #Wework
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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