創投之神孫正義碰上麻煩？WeWork風波後，軟銀砸93億投資的寵物新創也出事|數位時代 BusinessNext

繼共享辦公空間新創WeWork執行長下台、收回S-1文件推延IPO日程後，如今另一家同樣由軟銀投資的寵物新創Wag!，也傳出面臨困境。

2018年1月底時，軟銀願景基金著眼寵物領域的商機，砸3億美元（約新台幣93億元）投資Wag!，期望這間新創能邁向國際市場，將業務拓展至美國海外。

然而1年多以來，Wag!不僅沒能踏足國際，種種爭議與營運上的難題，更使這間新創的未來陷入黯淡。

Wag!是由連續創業家約書亞．凡那（Joshua Viner）、瓊．凡那（Jon Viner）兄弟與熟悉寵物業務的傑森．梅爾策（Jason Meltzer）於2015年創立，主要經營隨選遛狗，以及包含寵物護理、住宿、登機等多種服務。

約書亞．凡那曾數度有過養狗的念頭，但身為企業家的他實在無暇照料寵物，因而發現這個商機。短短幾年內，這間洛杉磯起家的新創快速建立起規模，服務美國各地的愛狗人士。

誕生於隨選服務（on demand service）浪潮的Wag!，其商業模式與Uber十分相似，透過將沒空帶愛犬出門散步的忙碌主人，與有空閒想賺點外快的人們進行配對，協助進行每日遛狗的任務。

急於拓展規模，服務品質卻跟不上

獲得軟銀挹注龐大資金後，Wag!估值一度來到6.5億美元，可是備受期待的這間寵物新創，不只沒有達到邁向世界的預期目標，反倒陷入了種種困境之中。

急於拓展規模的Wag!，與眾多共享、隨選新創面臨相同的難題，那就是合作夥伴的素質與培訓。相比其他隨選服務，遛狗服務需要與不可測的寵物打交道，這加深了過程的不確定因素。

「當公司開始擴張時，所有事情都亂成一團。」一位離職員工透露，他們並未接受妥善的培訓，面對超出處理限制的龐大客戶數，出包的次數也隨之攀升。

首先，許多毛小孩在遛狗的過程走失，甚至面臨生命危險。離職員工指出，客服的其中一項任務，就是幫忙打電話尋找走失狗兒，並且還不能讓店家認出來電者是Wag!的員工，只得謊稱「我朋友養的狗走失了，我們正在尋找牠。」

且過去一年來，Wag!至少面臨5起虐待狗兒、或寵物在照料過程性命垂危的指控。2018年底時，一隻名為Winnie的小狗就在Wag!的服務過程中被汽車撞死。

創辦人悉數出走，接棒者難以帶領公司成長

在獲得軟銀投資半年後，凡那兄弟便辭去職務，成立滑板車公司Wheels，繼續開創下一番事業；而梅爾策也聲稱早已離職。如今3位創辦人已悉數離開這間公司。

創辦人相繼出走，也導致大量元老級員工離開公司，造成嚴重的人才流失，也為Wag!的發展埋下不利因子。身為Wag!早期投資者的創投公司Structure Capital，也聲稱在凡那兄弟離開後就鮮少接觸Wag!。

大約與軟銀投資同期，Wag!延攬了資深管理人希拉里．施奈德（Hilary Schneider）成為執行長。在加入Wag!以前，她曾領導2016年被賽門鐵克收購的身份防盜公司Lifelock，並擔任過美國Yahoo的執行副總裁。

對於追求高速成長的新創而言，行銷是不可少的投資，然而施奈德上任沒多久便大幅刪減行銷活動。包括這件事在內，施奈德的營運能耐並不受許多員工認可，認為她不瞭解公司的成長指標。

離職員工指出，由於自2018秋季開始，Wag!的業務便不斷下滑，為找出改善方法，施奈德曾在今年4月至6月期間，舉辦一系列的檢討會議。然而耗費了大量時間的會議，卻沒有為公司找出明確的走向，員工的提案她不是不感興趣就是聽不懂，讓與會者倍感挫折。

離職員工Eric Weinmann表示，當初加入Wag!時，他曾寄予非常高的期望，認為這間公司將能航向遠方，但實際上，它正一步步走上回頭路。

從獲得軟銀投資至今，Wag!進行過多輪裁員，今年內至少解僱了多達92位員工，且為了節省成本轉而於菲律賓設立客戶中心，這種作法也觸怒了部份以為能獲得當地人服務的客戶。

獲得龐大投資，接踵而來的理應是一波高速成長，結果搞不定服務品質、人員動盪的Wag!，反而令發展陷入停滯，超過一年半以來，Wag僅僅在美國10個城市拓展業務，顯然與軟銀邁向國際的預期相去甚遠。

投資壞消息紛傳，2期願景基金恐受影響

2017年，日本軟銀集團攜手沙烏地阿拉伯等各方投資者，成立資金規模上看1,000億美元的軟銀願景基金（Softbank Vision Fund），這些年來，其豪擲千金的大膽投資手法，頗受外界矚目。

但從Uber、WeWork到Wag!，旗下投資的企業發展卻紛紛不如預期，孫正義及願景基金的投資眼光逐漸受到外界審視，分析師也正著手下修願景基金的資產價值。

今年6月時，孫正義曾浩浩蕩蕩地宣布，將加碼成立第2期願景基金，並預計10月展開募資，然而在近幾個月壞消息頻傳的情況下，第2期願景基金的未來恐怕不容樂觀。

大約兩週前，曾向願景基金投入450億美元的沙烏地阿拉伯表示，他們只會將願景基金投資所得投入第二期，但在絕大多數投資尚未實現營利的當下，這句話等同「我們不會投資」的禮貌性講法。

「第二期願景基金已經死了。」紐約大學行銷學教授史考特．加洛維（Scott Galloway）直言道。

責任編輯：陳映璇

資料來源：CNN（1）、CNN（2）、Bloomberg

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「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。

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%。

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。

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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