軟銀手中第一家確診死亡的公司,美國版「無印良品」宣布關門大吉
軟銀手中第一家確診死亡的公司,美國版「無印良品」宣布關門大吉
2020.02.11 | 新零售

軟銀願景基金旗下投資的眾多獨角獸中,出現了第一個「死亡案例」。美國品牌電商Brandless於本週宣布熄燈歇業,停止所有業務營運,並不再接受消費者下訂商品。

延伸閱讀:「無印」風格、定價一律3美元的日用品電商,消費者會買單嗎?

儘管許多軟銀願景基金投資的新創,都在虧損中面臨縮減業務及裁撤人手的困境,但Brandless卻是首間宣布倒閉的新創。

Brandless成立於2017年,是一間以有機、全素、環保等「綠色意識」為主題,用固定3美元單價(約合新台幣90元)販售罐裝食品、餐盤等高品質日用品的DTC(直接銷售)電商業者,有媒體將它形容為美國的「無印良品」。

軟銀於2018年宣布對Brandless投資2.4億美元,使該品牌的估值達到5億美元,對於才剛滿一歲的電商新創公司來說,這無疑是相當可觀的數字。

硬傷:商品單價過低,營利不抵物流成本

官方在倒閉聲明中透露,競爭激烈的零售市場讓業務難以為繼。「我對我們在Brandless所做的一切,以及團隊的努力與奉獻感到驕傲。」Brandless執行長伊萬.普萊斯(Evan Price)表示,雖然Brandless沒能在當今的DTC市場上立足,但他相信,在未來將有品牌汲取這次的經驗而誕生。

從消費者的角度來看,Brandless的品牌營銷並沒有什麼重大的缺失;然而,每樣商品3美元的「公道價」限制了販售的品項,同時壓縮獲利空間,而且,3美元的單價設定並不適合電商,消費者買的商品不夠多時,利潤甚至還抵不上物流的開銷。

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3美元的低單價令Brandless沒有太大獲利空間,在未能促使消費者多買一點的情況下,這間品牌電商最終宣佈熄燈歇業。
圖/ Brandless

實際上,Brandless後期也拋棄3美元均一價的堅持,引入6美元、9美元的商品,甚至推出要價60美元的大麻萃取物(CBD)商品,希望提高利潤及增加消費者購買品項。可惜這項改變來不及亡羊補牢。

延伸閱讀:逆襲巨人電商市場,拼多多與Brandless靠兩大武器突圍

去年披露的一份報告顯示,高昂的運輸成本令Brandless入不敷出,產品品質控管也遇上難題,軟銀期待的轉虧為盈也遲遲無法實現——最終計畫投資的2.4億美元,只有不足一半到了Brandless手中。

同時《富比士》指出,Brandless有著許多DTC品牌的通病,品牌認知度不夠,且缺乏獲得客戶的管道。雖然2018年曾開設快閃店,但或許實體店面效益不敷高昂成本,後續也沒有任何下文。

Brandless
Brandless已停止接受任何訂單,並裁去70名員工,僅留10人履行剩餘訂單。

目前Brandless已裁員70名,停止接受一切訂單,僅留下其餘10名員工履行既有的訂單,以及評估任何收購請求。

營利與否成關鍵,披薩機器人新創改行賣紙盒包裝

某種程度來說,Brandless的隕落顯示出:WeWork上市受挫導致估值暴跌後,軟銀願景基金對資金挹注變得更為謹慎,即使新創瀕臨存亡關頭,也不一定會伸手救援。

以披薩機器人聞名的Zume於今年1月宣布揮動裁員大刀,令360名職員告別工作崗位。Zume此舉幾乎裁去全公司一半的員工,同時結束披薩外送及製作業務,轉而專注在環保食品包裝上。Zume聲稱對此包裝技術擁有多項專利。

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以披薩機器人聞名的Zume近期也不敵獲利壓力,轉換跑道專注於銷售食品包裝。

過去大舉的揮霍,讓軟銀願景基金本身也遇上瓶頸。去年中旬,軟銀執行長孫正義宣布將加碼推出第二期願景基金,但目前籌集的資金仍遠遠小於目標的1,080億美元。

不惜一切代價換取成長的時代已經過去,孫正義從WeWork身上看到,注入大筆資金換取、如吹氣球般膨脹的估值是多麼脆弱。

現在,軟銀所有旗下的新創,都必須開始正視如何營利,甚至為此大幅調整商業模式以避免化為泡影。

資料來源:Protocol、The Information、CNBC

責任編輯:張庭銉

關鍵字: #軟銀
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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
智慧支付 藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控;處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造 以語意層串接資料孤島,讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技 會說台語的 AI Agent:從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造 零售製造轉型;把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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