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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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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