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 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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