中國超越美國成最大原產地!全球獨角獸分布揭曉,電商、FinTech是領域趨勢
中國超越美國成最大原產地!全球獨角獸分布揭曉,電商、FinTech是領域趨勢

曾以中國富豪榜單《胡潤百富榜》聞名於世的胡潤研究院(Hurun Research Institute),今年發表了首屆全球獨角獸榜,向外界揭露這些「珍奇異獸」的地域分布,以及當前盛產獨角獸公司的領域與趨勢。

胡潤研究機構創辦人兼主任研究員Rupert Hoogewerf表示,他們從世界各地尋獲494間獨角獸企業。這些平均年齡僅7歲的新銳,是全球最受關注的新創公司,被人們期望為社會帶來突破性的發展。

Rupert Hoogewerf
胡潤(Rupert Hoogewerf),1970年出生於盧森堡,1993年畢業於英國杜倫大學(Durham University),曾留學中國人民大學學習漢語,1999年首創「百富榜」,被稱為研究中國經濟的「教父級」人物。

獨角獸與「他們」的產地,含金量逾10億美元的新創

「獨角獸」一詞指成立不到10年,未上市且估值突破10億美元的科技新創企業。在2019年度的榜單上,近500間獨角獸企業散落全球24個國家與118座城市,其中坐擁全球一半GDP與1/4人口的中國與美國,兩國境內就占盡榜上八成的獨角獸企業,而中國又以206間略勝美國的203間。

2019 unicorn list
前10大獨角獸出產國,絕大部分集中於中、美兩國。
圖/ Hurun Research Institute,數位時代製表

印度是僅次於中美兩個超級大國的產地,擁有包括支付新創One97 Communications、乘車公司Ola Cabs、線上學習App Byju's,和線上訂房服務OYO Rooms等21間獨角獸企業;英國則是歐洲國家表現最為出色者,擁有13間獨角獸,占歐洲整體逾1/3,其規模最大的企業為美容電商Hut Group(50億美元)。

若以洲(陸塊)分類的話,獨角獸分布則為亞洲249間、歐洲35間、美洲209間,以及大洋洲1間。

雖然中國與美國的獨角獸數目相仿,中國獨角獸高度集中於北京、上海兩大城市,分別擁有82、47間,同時北京也是全球最大獨角獸產地;而新創的「夢想之都」矽谷則以55間位居第二。

獨角獸都在做些什麼?

該報告指出,電商、金融科技是當今獨角獸最為盛行的兩大領域,占據整體數量的31%;金融科技在數量上略低於電商,但總市值卻遠遠超過其他任何行業,達整體的22%。

雲端技術及人工智慧排名在電商與金融之後。Hoogewerf指出,前5大行業就囊括了半數獨角獸,這些領域正在為全球經濟掀起變革,引領第四次工業革命,許多年輕人才也高度嚮往參與其中。

另外,在不同國家中,獨角獸發展也有著不一樣的趨勢。美國獨角獸最多的領域為雲端產業,而中國則是電商,不過金融科技在兩國都很夯,皆位居第二。且由於中國龐大的人口紅利,其金融獨角獸市值達到美國的4倍。

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電商是目前最多獨角獸聚集的領域,達68家。
圖/ MIND AND I via shutterstock

電商領域是競爭最激烈的一個平台,擁有高達68間獨角獸,韓國網購龍頭Coupang、美國電商Wish、及中國車好多是目前規模最大的電商獨角獸,個別市值皆達90億美元;緊隨之後的是中國美菜網與印尼最大電商Tokopedia。

同上所述,中國是金融科技領域的佼佼者,阿里巴巴旗下螞蟻金服市值冠絕所有獨角獸,高達1,500億美元;列席第二的陸金所(Lufax)也有380億美元市值。

全球獨角獸排行,螞蟻金服穩座山頭

毫不意外地,全球前10大獨角獸企業由中美兩國盡攬,中國占了4個名額,美國則為6個,但前3大獨角獸皆出身中國,經營支付寶、有阿里巴巴撐腰的螞蟻金服以超出第二名兩倍的1,500億美元市值穩坐山頭。

top 10 unicorn
2019年全球前10大獨角獸,螞蟻金服以遠超其他企業的1,500億美元奪下首位。
圖/ Hurun Research Institute,數位時代製表

第2名是藉著抖音(Tik Tok)崛起的網路新創字節跳動,曾獲軟銀、摩根士丹利、高盛等投資,市值達到750億美元。抖音全球下載量已突破8億次,今年7月,他們更收購了AI作曲新創Judedeck。

排行第3的則是中國乘車巨頭滴滴出行,市值高達550億美元。在2016年吞下Uber中國業務後,滴滴奠定了其中國乘車龍頭的地位,儘管如此,滴滴卻依舊難以逆轉虧損情形,2018年虧損達109億人民幣,今年2月也大刀裁掉15%員工,前途未卜。

值得一提的是,Juul與WeWork兩家近期鬧得沸沸揚揚的獨角獸也榜上有名,分別為第5及第9,該報告市值紀錄時間點為6月底,並未反應當前事件的影響。

據悉,在電子菸致死新聞浮上檯面後,Juul的估值急速滑落,股價下跌逾20%,很可能導致其排行被Airbnb超越;而WeWork也在IPO失利、資金壓力下導致估值大幅縮水,很可能跌出前10大獨角獸的行列。

完整報告請見:Hurun Global Unicorn List 2019

資料來源:Hurun Research Institute

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #新創 #獨角獸
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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