靠空間租借月入百萬!台灣新創Pickone闖盪日本,一招贏得場地主的心
靠空間租借月入百萬!台灣新創Pickone闖盪日本,一招贏得場地主的心

不管是慶生、舉辦課程、讀書會,還是外部會議,生活中有太多需要找場地的需求,但在5年前,場地租借不只沒有資料、訂位不方便、價格也不透明,讓評估成本變得很困難。

共享空間平台Pickone的創辦人暨執行長張雲淞也遭遇到一樣的問題,原先他的創業項目是做線下課程,找老師、找學生的同時,也要找場地來舉辦活動,「網路上缺乏場地資訊,我們只好自己蒐集名單,做著做著發現,這個問題好像比想像中大。」張雲淞說。

於是張雲淞用過去蒐集的場地名單,在2014年成立Pickone,用「場地界的Airbnb」解釋其服務就能快速理解,除了匯整場地資訊,也讓有閒置空間的場地主能夠自由刊登資訊。

空間品牌「小樹屋」,意外成為小金雞

在張雲淞的想像中,租借場地是一件非常數位化的事情。消費者只要上網看場地、預訂、付款,到現場用密碼鎖開門,一切都不需要人為介入。於是團隊設立各式各樣標準,希望能規格化場地租借的流程。

但他們發現,其實大部分的場地主都不是專職經營,配合意願相當低。「咖啡廳、商務中心,甚至是速食店,都有自己的場地管理邏輯與方法,」張雲淞說。在規則沒有辦法統一的情況下,Pickone也僅僅是一個「場地電話簿」而已。

「會不會根本就沒人需要我們的標準?」張雲淞開始質疑自己,但他轉念一想:「沒人要配合,那我們自己來試試看。」於是成立自有的空間品牌小樹屋,符合一切Pickone原先想像中的空間租借標準。

上線第一個月,張雲淞就感受到爆炸性的需求,第一個月就出租180個小時,讓原本只是想做展示用的小樹屋不斷擴張。至今小樹屋在台北已有25個據點、120個以上的空間,也成為最大的收入小金雞,每月都能帶來數百萬收入。(共享辦公室WeWork來台招租!台北駐點首度曝光

如今Pickone不再要求場地主符合規格,成為單純的資訊平台,提供全台灣3,000個空間資訊,「但平台仍是我們的命脈。」張雲淞說,因為Pickone的存在,團隊能夠知道哪個地區的需求量大,甚至也能知道租金價格區間是否合理,「這些資訊是我們最大的競爭優勢。」

前進日本市場,先找當地商家「抱團」

在Pickone、小樹屋之後,張雲淞建立活動管理平台onEvent、活動報名的金流工具Payper,圍繞在場地租借不斷優化各項服務。在2018年年底,Pickone獲得由AppWorks領投的1,500萬元種子輪融資,也開始進軍日本市場。

但日本已有相當強勢的場地租借平台,張雲淞不硬碰硬做平台,選擇以「空間品牌」切入,用在台灣打造小樹屋的know-how協助日本場地主改裝、裝潢場地。目前在日本先找到一個合作夥伴,也有效提升場地的營收與來客數,「 但收入全歸他,我們共享場地的所有資訊,包含客戶名單。 」對張雲淞來說,短期目標不是營收,而是快速掌握日本的需求狀況與使用型態。

另外一個目標,就是擴大合作的場地主數量。考量到日本的特殊文化,若場地未在大平台曝光,消費者不敢貿然租借,「沒上大平台,降價20%消費者都不考慮。」張雲淞說。因此找到越多場地主一起「打群架」,就有機會擺脫對平台的依賴,讓張雲淞有機會在日本闢出一條活路。(一個床位月租3萬7千元!PodShare天價租金為什麼還能一上線就破9成預訂?

Q:為何Pickone與小樹屋名稱不統一?

在Pickone平台後做自己的空間小樹屋,我們並不知道會不會成功,也害怕造成負面影響。舉例來說,平台上的其他場地主也許會因為Pickone自己做空間,產生不好的聯想,像是「Pickone只推廣自己的空間,那我不要加入了。」之類的。

Q:小樹屋會走出台北、拓展外縣市嗎?

目前並不考慮,從Pickone平台上來看,就算是台中、高雄的需求加起來都不及台北。更直接來說,台北以外的縣市需求加起來才大概跟台北差不多。除非台北的需求減弱,我們才會考慮擴張到其他縣市,其他如板橋也有需求,我們只能就近希望古亭能滿足。

Q:WeWork即將開業,會有影響嗎?

各自瞄準的客戶就大不相同,WeWork是企業客戶、《財富》五百強、海外企業的選擇,位置也在信義區頂級地段;我們則是主打中小企業,一半以上的使用者來自C端,位置分散在台北各地。當然,價格也有滿大的落差。

責任編輯:陳映璇

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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。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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