FinTech獨角獸Mollie不行銷、不急於收購公司,打造「支付界蘋果」靠哪2招致勝?
FinTech獨角獸Mollie不行銷、不急於收購公司,打造「支付界蘋果」靠哪2招致勝?

支付新創公司Mollie在6月22日宣布C輪巨額融資,以65億美元估值籌得8億美元的亮眼成果作收。Mollie是一家為企業提供簡單、能以應用程式介面方式,將支付服務整合到網站或App上的公司,現在已成為歐洲第三大金融科技獨角獸。

該輪融資由黑石集團的成長型股權投資業務——Blackstone Growth(BXG)領銜,EQT Growth、HMI Capital、Alkeon Capital和泛大西洋投資等都參與此次融資,曾於去年9月於B輪融資帶領Mollie成為獨角獸的TCV也在本輪繼續加碼投資。

Mollie
圖/ Mollie

從創立到開啟第一輪融資,經過漫長的15年

Mollie在2004年由Adriaan Mol在阿姆斯特丹成立,在這之前,Mol其實是全通路通訊平台MessageBird的創辦人,當時他想將支付服務整合到MessageBird上時,但他發現所有可用的支付產品,都很難以他想要的方式拿來使用,這讓他想建構自己的支付服務系統,並以自己在朋友群中的暱稱——Mollie作為公司名字。

在本輪融資前,Mollie其實僅有2輪融資,第一次融資是在2019年,當時僅籌得不到3,000萬美元的資金,獲得的關注度也不高;但在B輪融資時,Mollie已順利融到1.06億美元,公司估值也遠超過10億美元並成為獨角獸,而Mollie目前的服務地區則有荷蘭、比利時和德國等地。

至於為什麼在2004創立Mollie後,隔15年才開啟第一輪融資計畫,Mol接受《Techcrunch》的採訪時說:「 我是自己慢慢從內部建構起Mollie的前端、後端 。這是荷蘭的方式,花很長的時間一步一步引導思考,並讓你從中有所體悟,我認為這也是Mollie的基礎。」

Adriaan Mol
Mollie創辦人Adriaan Mol。
圖/ Mollie

因地制宜提供支付服務、整合支付歧異並提高易用性

Mollie的前期成長屬於慢工出細活,但後期在各面向的發展速度都相當驚人,更陸續達到許多里程碑,例如:公司估值飆升,有望在2021年處理約240億美元的支付,比起前一年僅處理約120億美元的付款,成長100%、每個月有120,000個活躍客戶,包括英國線上點餐外送平台戶戶送、聯合國兒童基金會、宏碁電腦和美國知名服裝品牌Guess等、每天更可增加400到500個新客戶。

對此,Mol解釋:「我們主要專注在中小企業——一個服務嚴重不足但市場廣大的客群,並幫助他們提高效率。而且我們也需要持續投資新產品,以保持競爭力,因為支付服務供應商的市場非常擁擠,像Stripe、Adyen等公司提供的服務與我們很類似,且它們在市場上很受歡迎、資金也充足,更預計開發更多工具,以擴大它的國際影響力。」

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圖/ Zapp2Photo via Shutterstock

延伸閱讀:全球金流都靠它、市值破700億美元超越瑞銀!荷蘭FinTech企業Adyen如何解決棘手的跨國支付?

不過,Mol認為Mollie在兩個關鍵面向贏過其他競爭對手。第一是,他們發現歐洲國家彼此雖然鄰近,但 一個國家的主流支付方式,其鄰國未必聽過,不同國家的消費者在購物偏好上也存在差異 ,例如:荷蘭消費者喜歡提前付款、德國人喜歡先買後付、在比利時則是由國際巨頭主導電商市場,而波蘭當地的電商零售業則佔據主導地位。

所以,如果計劃在歐洲擴張電商業務,了解這些差異相當重要,因此Mollie創建了歐盟電商指南,並提供符合在地化偏好的支付服務。在消費者和商家對於使用哪種支付服務的偏好較為碎裂化、分散的市場,這個操作策略的成果,證明不是所有客戶都只會選擇Stripe的服務。第二是, Mollie提供一個非常快速和簡易的支付整合服務,解決許多不同支付方式原先難以整合之問題,讓易用性提高 。」

因地制宜的提供服務與消弭各種支付方式的分歧,Mollie成功減少商家或客戶在最後關頭放棄結帳的情況,並換得更高的網站轉化率,Mol表示:「 這種轉化率通常可高達7% ,如果從進到網站到最後付款的整個過程都非常順利,那對使用我們支付系統的客戶來說,就是一筆直接收入。」TCV的合夥人John Doran也說:「易用性這點非常重要,要簡單到讓一個孩子也能使用它, 這個想法就好比是建立支付世界的Apple 。」

未來將專注於人才招聘與培訓

新冠肺炎疫情讓商品購買、服務費用支付、銀行業務和其他財務等進入數位世界,但曾在WorldPay工作十年、且在今年4月接手Mollie執行長一職的Shane HAppach認為:「單從支付數位化的興盛,並無法徹底暸解該領域,因為整個支付產業比想像中大且更加分散,而Mollie並不是市場上唯一的支付公司,更不是近期唯一賺錢的一家。 這產業唯一可靠的衡量指標是消費者支出,而它已從過去的10%成長到現在的15%–20% 。」

HAppach進一步解釋:「這也是為什麼即使Mollie已獲利,仍在計劃擴大產品供應、進軍核心業務區以外的歐洲市場,因為這樣我們才能與其他同業,進行更全面的競爭。」對於支付產業內的各家市佔率,HAppach也提出相關數據:「排名前10的業者占有50%的市佔率,如摩根大通、WorldPay、Fiserv、PayPal,但另外的50%則由其他5,000多名業者持有,例如Stripe就很令人驚訝的是在5,000多名之中,但這其實也是告訴每家公司這個市場有多大,以及有多少發展和整合的機會。」

Stripe
圖/ 截圖自Twitter

延伸閱讀:傳統銀行頻翻車、疫情成加速器,FinTech每兩年成長翻倍!如何讓華爾街買單?

Mollie的下一步是繼續建立與支付有關的服務 ,HAppach說:「我們看到傳統銀行不會對中小企業提供這類產品,因此我們在服務水平很低的中小型企業群體看到巨大的商機。來自我們核心市場裡的多數客戶,他們能獲的金融服務確實非常少,因此公司會專注在例如為客戶提供營運資金、發卡、費用管理或其他銀行業務。」

多數公司在規模達一定程度且收入穩定後,會開始收購其他小公司以擴大業務範疇,但HAppach認為:「 現在應該要專注於招聘更多優秀人才,加強商業產品和業務團隊,投資自己並以最好的方式為我們已擁有的客戶提供更好服務 。」事實上,Mollie也預計在接下來的6到9個月內,額外招募300名新人,而且也的確沒有透過行銷團隊或大規模投資來實現營收成長,到目前為止主要還是透過口耳相傳,黑石集團的投資也是因此而找上門。

資料來源:TechCrunchEntrepreneurMollie
責任編輯:文潔琳、蕭閔云

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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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