Sea財報解析(下):數字背後的鑑往知來
Sea財報解析(下):數字背後的鑑往知來

延續上篇Sea財報解析(上):三大事業類別的表現,如果我們再來看 Sea Limited 2019 Q1發布的數字,你會發現裡面的定義跟年報會不同。Sea Limited網站上自己公布的每季相關數字,你會看到一個Adjusted Revenue的詞。不管是DE(Digital Entertainment, 遊戲事業)的營收,或者是電商相關的營收,都會經過Sea Limited的調整。

DE Adjusted Revenue

這邊的定義是,原本DE Revenue再加上一個Change in Deferred Revenue(遞延營收的差值)。原本的營收是依照會計原則可以計算扎扎實實的營收,例如我儲值了1,000元,但只花了其中的400元抽道具,還有600元掛在我的帳號上。那麼會計上當月真正可以認列的營收則是400元,600元則是這邊指的遞延營收(Deferred Revenue)。

如果你要計算當月遊戲單位業務的功勞,你可以說這個月遊戲業務真的讓消費者儲值了1,000元,雖然當月只有耗用了400元,但剩下的600元早晚也會是收入,只是會遞延到後面的月份產生。從這個觀念來看,Sea把遞延收入加上,也許還說得過去,但對我來說,那個數字只是虛增,唯一的好處則是,如果當月或當季的遞延營收變化變大了,那就代表很有可能在下一季有可能被耗用的數字有機會變多。

2018年底的Deferred Revenue累計已經接近6億美元(其中4.27億美元是屬於流動負債,1.71億美元是屬於非流動負債,詳見下表橘框),也就是說,之前提到雖然Sea在2018年底的帳上現金有10億美元左右,但用流動資產扣除流動負債,Sea真正還能動用的,大概也只是5億美元左右,若以2018第四季單季的虧損大約2.76億美元來估算,大概就只能存活兩季。Sea是怎麼解決的,這我們稍後再來說。

圖表一.png
圖表一
圖/ Sea Limited公布之財報

E-commerce Adjusted Revenue

電商相關的營收,Sea也在自己的季報表上做了調整,這邊的定義是,原本的E-commerce Revenue再加上Sales Incentives Net-Off。Sales Incentives Net-Off指的是因為優惠券、折價券或者是運費補貼折抵,使得營收被沖抵掉的數字。我推測Sea認為如果把這些折抵的加回去,更能夠反映Sea在電商這一塊真正產生的產值。例如原本賣1,000元的貨物,因為折價券折抵了200元,所以營收只能計算800元,但Sea把200元加回去,想呈現原先應該有1,000元的價值。

這邊我認為還是不應該把這個數字加回去,加完只是讓數字看起來比較大,比較好看。如果你用原本的價格去販售,說不定你也無法創造出現在這樣的營收。

我試著將過去幾季的報表整理如下:

Garena表現

遊戲相關的表現,逐季看起來表現越來越好,除了因為活躍用戶數的提升,加上付費比例提升外,Free Fire這款自製遊戲的表現良好,而且因為是自製遊戲的關係,並不需要跟其他開發者進行分潤,能有更多的利潤(Sea 在自己的說明裡,提到Free Fire是其自製的遊戲,但實際上開發商是111dots Studio,可以參閱Wikipedia)。年初推出的Speed Drifters也替Garena帶來用戶及營收的成長。特別是2019 Q1的Change in Deferred Revenue躍升至USD 219M,這多少也替Garena Q2的業績帶來了一些保證的基本盤。但Speed Drifters其實也是Sea的大股東騰訊旗下天美所開發的遊戲,讓Garean在東南亞代理。所以Garena是否能夠真的走出自己開發的這條路,還有待觀察。

另外讓Garena過去快速崛起的英雄聯盟LoL,這幾年因Garena的經營手法以及負面消息不斷,其實也讓Riot有可能結束跟Garena的合作關係,進行直營模式。這對Garena日後要代理其它遊戲,可能也因為過去不佳的名聲,可能更加難以拿到好遊戲,也許自製開發是其之後不得不做的方向。

Shopee表現

電商相關的表現,從上表可以看出,從季報還可拆分為Marketplace Revenue與Product Revenue。這就是上篇文章中,我提到的Sales of good的那一塊。如果是早期以C2C模式或是後來讓其他店家在Shopee上販售的模式,都是比較接近Marketplace的商業模式。Shopee在2017 Q4的報告中,第一次看到有了Product Revenue營收的出現,這就是比較類似B2C模式,Shopee自己跟製造商或供應商進貨,然後賣給消費者,其中的好處上一篇有提及,此篇不在贅述。

成長(Growth)在公開市場的重要性

從跟投資人溝通的角度,或是以財報的角度來看,2018年Q1電商的營收,因為Product Revenue的成長,也帶動了營收的成長。

在公開市場中,成長是非常重要的一個因素,試想,若2017年想透過Marketplace的方式來收取廣告費或是其他費用,變現的程度有限,那你會用什麼方式來變現?Sea就是自己進貨來賣,這樣賣出去的貨品,就是個扎扎實實的營收。當然2018年Marketplace的營收也逐漸開了出來,回過頭來看,就算上一篇提到Product Revenue的毛利是負的,但從帶來營收成長的角度來看,這個營收也算買的合理,特別是如果沒有特別細分出來,在財報上看到就是個不錯的營收成長。2019 Q1 Product Revenue占了三分之一,而Marketplace營收占了三分之二。(詳見圖表二)

電商Sales Incentive的比例

我們順著Sea的邏輯,把Sales Incentive 加回去,來看調整後的電商營收,以及Sales Incentive占整體調整後電商營收的占比,從2017 Q4的47%,一直到最近兩季大概只有4%,你可以發現這類使用折價券或是運費補貼的比例,有很明顯的改善。(詳見圖表二的Sales Incentive Net-off%)。

電商Take Rate占調整後營收的比例,逐季看下來,Shopee的Take Rate占整體調整後營收的比例,2019 Q1已經來到了4.2%。這也呼應了上一篇提到的,Shopee對於變現這件事情,是一季做得比一季好。而且台灣也是Shopee表現最好的一個市場,若以單一市場來看,2019 Q1台灣Shopee已經獲利了(不用去攤提總公司相關費用的前提下)。這其實也是許多東南亞公司可以參考與借鏡的,台灣的數位市場真的相對成熟,所以很有機會在相對短期內成長甚至獲利。

如何透過公開市場操作,解決資金問題?

圖表三.png
圖表三
圖/ Google Finance

我們先來看Sea Limited上市以來,一路的股價表現。從一開始的破發行價,低迷了一陣子,投資人對於這類燒錢的做法,不是很有信心,價格一路下滑至10元左右,後來隨著每季還能維持不錯的成長,價格回到15元左右。

回到上一篇的財報表現,其實客觀地來看,許多重要指標都有不錯的表現或是改善,這其實對於投資人來說,也能慢慢的培養出對於Sea Limited的信心。但我們有提到,其實Sea Limited的現金其實也有點吃緊了,但作為一個公開發行公司的好處,就是能夠透過公開市場募資,Sea Limited在今年3月的時候,就透過發行ADR募集了USD 1.5B的現金,詳情可以看這裡。成功募集後,加上2019 Q1的季報數字發布,更讓其他投資人對於Sea Limited更加有信心,股價也隨之上揚。

我認為雖然Sea Limited已經是公開上市的公司,但精神其實跟Startups募資的過程很類似。不管是透過Product Revenue讓自己的營收成長有機會在短期內做出來,或者是透過自己開發遊戲、跟騰訊代理熱門的遊戲,使得公司的Key Metrics有進步,屆時要遊說其他人投資,成功的機率也會比較高。

希望透過分析Sea Limited的財報能讓你們對這間公司有更多認識。但更重要的,應該是學習這些已經IPO的公司,是怎麼樣針對自己的Business,有個長期觀察的Key Metrics,以及如何優化。這樣的方式如果創業者也能用在自己的Business身上,我相信持續個一兩季,你就越能了解自己Business的本質跟優缺點,並開始進行優化。

(本文由江旻峻授權轉載自基石創投

責任編輯:陳建鈞

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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