收入掛蛋、老本僅能再撐1年!Airbnb拿到10億美元不夠,計畫再籌錢度寒冬
收入掛蛋、老本僅能再撐1年!Airbnb拿到10億美元不夠,計畫再籌錢度寒冬

雖然慷慨向醫療人員免費提供10萬個住宿機會、讓用戶全額退款,但旅遊業因新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)而表現慘淡的情況下,Airbnb也只是勉強支撐。

本月6日,這位線上旅遊平台(OTA)巨頭宣布從Silver Lake及Sixth Street Partners等投資公司手中,獲得了10億美元的融資(約新台幣304億元)。不過,才宣布10億美元資金到手沒多久,現在又有消息指出,Airbnb正與銀行商討新的信貸額度,以籌措5至10億美元資金,顯然Airbnb的財務狀況並不容樂觀。

早從2019年開始,便一直有Airbnb計畫於今年IPO的消息傳出,在官方的預想中,可能將藉此獲得一筆可觀的資金注入,然而突然其來的武漢肺炎,無情踐踏了原定的上市計畫。

截至台灣時間今(8日)為止,全球武漢肺炎確診案例已超過140萬人,逾8萬人因此死亡,而身為Airbnb主力市場的歐美更是疫情重災區,目前美國感染人數已突破40萬。

至少就現況看來,選在今年IPO恐怕不是個好選擇,加上疫情導致收入雪崩,Airbnb勢必得另尋資金來源,度過眼下的難關。

在這個時機點,企業願意投資旅遊業似乎有點讓人費解,不過Silver Lake共同執行長杜班(Egon Durban)表示,雖然當前的環境對旅宿業者來說相當艱難,但人們對旅遊的需求及渴望不會因此消失,他們相信當疫情平息後,Airbnb多元、全球化、有彈性的商業模式,肯定會重新茁壯。

IPO止步、營收幾近掛零,外估手頭資金只容撐一年

縱使順利獲得投資,也不代表Airbnb的財務危機已經遠去。疫情爆發前,旅遊巨頭就一直面臨虧損,並且被認為要替IPO做準備,投放了大量預算於行銷活動上。

而疫情爆發後,Airbnb燃燒資金的速度更是進一步加快。因為疫情延燒,許多旅客選擇退訂導致房東損失慘重,Airbnb也宣布撥款2.5億美元彌補房東損失,承擔全額退費的25%費用。

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武漢肺炎嚴峻的疫情令旅遊業大受打擊,而身為OTA平台巨頭的Airbnb,也陷入業務幾乎停擺的艱困局面。
圖/ NAUFAL ZAQUAN via shutterstock

在各國陸續關起國門、民眾人人自危不敢出門旅遊的影響下,Airbnb已經沒有收入進帳。根據旅宿研究公司AirDNA的資料,九成預計於3月18日至4月7日期間住房的預訂,已經被旅客給取消,且幾乎沒有新的旅客訂房。

Airbnb全額退訂的期限規畫至5月底,此時可能有一部分旅客仍在觀望,若疫情不見好轉,想見接下來會有更多退訂發生。2020上半年,Airbnb的營收無疑慘不忍睹。

3月一篇關於Airbnb去年第四季財報表現的文章中,《彭博社》提到,Airbnb手中握有逾20億美元資金。這代表即使算入本週一宣布的10億美元,Airbnb的現金可能也不到40億美元。

外媒《Business Insider》估計,目前Airbnb手中剩餘的資金,可能一年左右就會耗盡。Airbnb每個季度的開銷約7億美元,假設疫情沒有好轉,面對當前幾乎為零的收入,最樂觀的情況下頂多支撐一年半左右。

不過,就如Silver Lake依舊在此時投資的原因,外界認為只要能度過這場難關,累積已久的旅遊需求將會大爆發,迅速帶領Airbnb向上成長。

行銷活動、人才招募停擺,Airbnb高管砍薪撙節支出

雖然疫情不見得會持續超過一年,但從Airbnb近期採取的種種措施,他們正面臨沈重的資金壓力是不爭的事實。

Airbnb已經暫時中止除特定關鍵職位外的所有人才招募,行銷活動也因疫情肆虐而喊停,行銷在去年占了Airbnb相當程度的支出比率,預計這將為公司節省8億美元的開銷。

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為了挺過疫情,Airbnb除了積極向外尋求投資,對內也大砍高管薪資,暫停人才招募及行銷活動降低開銷。
圖/ AngieYeoh via shutterstock

另外,Airbnb創辦人也不領薪水,其餘高管則在未來半年內減薪50%,同時公司也率先向員工打預防針,聲稱今年恐怕不會有獎金。不過被問及是否會進行裁員?執行長切斯基(Brian Chesky)只說,一切都還沒有定論。

Airbnb向媒體發布的信件裡強調,Airbnb是間具有彈性,能夠挺過如此艱困時期的公司,聲稱他們正盡一切努力扶持公司及整個生態圈。

資料來源:Business InsiderReuterBloomBergNew York Times

責任編輯:張庭銉

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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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