瞄準Facebook和Kakao Talk!南韓二手交易平台Danggeun Market正式成為獨角獸
瞄準Facebook和Kakao Talk!南韓二手交易平台Danggeun Market正式成為獨角獸

來自韓國的Danggeun Market宣布已在D輪融資籌集1.62億美元,估值達27億美元,本輪投資由DST Global領投,其他如軟銀亞洲風險、Aspex Management和Kakao Ventures等現有投資者也參與此輪融資,加上本輪的資金後,Danggeun Market已正式成為南韓新創獨角獸。

從日常生活經驗找到創業的想法

Danggeun Market由Gary Kim與Paul Kim在2015年創立,兩人早前曾在韓國的即時通訊應用程式Kakao Talk工作,而Gary Kim是一個平常就會在Kakao員工線上公告版交易二手物品的人,後來兩人意識到這是個有賺頭的生意,便在2015年將Kakao股票期權出售換成現金,自立門戶創業。

Danggeun Market推出Karrot的用意在於「讓買賣變得更容易」,平台上交易的商品小至耳機這類一般用品,大至二手車、鋼琴或豪華遊艇,但不同於其他購物平台可能透過手續費、上架費或交易成功的抽成作為營運主要收益, 它的收入是以應用程式上的廣告費為主。

Karrot是一個點對點(peer-to-peer)的市場,提供線上到線下(offline to online, O2O)的服務,它會顯示位於半徑約6公里內的賣家名單,用戶在通過電話號碼和位置驗證後,可以上傳二手商品或搜尋想購買的東西。剛推出時僅適用於首爾外的板橋創意經濟谷(有「韓版矽谷」之稱),後來才逐步推廣到全國及其他人口密度較高的地區,現在則已擴展至海外。

Karrot
圖/ Karrot

有趣的是,Danggeun Market在韓語裡其實就是「鄰近市場」(the market in your neighborhood)的縮寫,而Danggeun在韓語裡則是「胡蘿蔔」(Karrot)的意思。在平台上除能購買和販售二手商品外,用戶還能分享與社區有關的訊息,例如鄰近公司的徵才啟事、失物招領。同為聯合執行長的Paul Kim說: 「這是一個在地社區的線上聚會場所,如果你的鄰居都在聚集在某個地方,也會讓你想加入的。」

洞悉城市特徵,配合營運模式,讓南韓民眾的生活少不了它

依數據分析公司MobileIndex的統計,Karrot現在已是韓國最大的二手市場,也是韓國電商產業內僅次於Coupang的第二大公司。2020年9月和10月Karrot更已分別進軍加拿大和美國。Gary Kim表示: 「我們的營運模式之所以有效,是因為韓國有許多城市人口密度很高,這個平台正巧帶給他們在購物上的便利性」 ,就連Gary Kim自己也曾在Karrot上,替她女兒購買一張二手桌子和一台電子鋼琴,價格甚至只有原本的半價。

全球應用分析平台App Annie於2021年7月的統計則顯示,在韓國平均每一家戶內,會有一位成員使用Danggeun Market,其總註冊數已來到2,100萬人次,並自2018年以來一直保持著超過300%的增長,每人每個月平均使用該App的時間約為2小時左右、月平均拜訪數64次。

彭博社的報導便引述用戶Joyce Yi的使用心得,Yi說:「當我從洛杉磯搬到首爾時,我對如何使用包裹運送服務一無所知,在聽我朋友從Karrot以200美元的價格買了一個路易威登包的經驗後,Karrot就成為我的購物首選,因為它有便宜和多樣化的選擇,我不大老遠跑去別的地方買東西,到現在我已經透過這個App交易了20多件商品,包括咖啡機、書籍和冷氣。」

對於註冊數增加、海外據點變多,為提供更好的服務,Danggeun Market計劃在今年9月取得韓國金融監管局(financial supervisory service, FSS)的批准,以推出Danggeun Pay或Karrot Pay的支付服務,來強化在地商務領域,並打算在未來兩年專注於海外市場擴張, 除人口密度是首要考量外,一個城市對於商品回收再利用的接受度高低與否,也會影響Karrot是否落地深根。

Karrot
圖/ Karrot

打造如Kakao Talk一樣受歡迎、如臉書般擁有世界各地使用者的平台

雖然Karrot的2020年報告顯示其營收正在虧損,但Gary Kim說:「它的收入主要來自本地的廣告,可高達數千萬美元,而且與1月份相比,10月份的活躍用戶增加1倍多,已達到1,200萬用戶,當月的銷售額也比去年同時期增長4倍。很顯然地,疫情的大流行對公司的業務帶來正面影響,因為用戶花更多時間待在家,發現許多需要丟棄的東西,所以積極地利用App販賣物品。」

Karrot在疫情流行期間甚至還推出Karrot Help的新功能,讓願意跑腿和需要有人幫忙跑腿的鄰居們匹配,並開發自動控制口罩價格的工具,防止牟取暴利。但軟銀亞洲風險的合夥人Jay Choi表示:「如果冠狀病毒是一種推動力,那它也是一種威脅,因為感染人數若升至創紀錄的水平,社交距離的措施將被更嚴格的執行,若走向封城,用戶已習以為常的戴口罩面交可能就無法生存了。」

對於未來的規劃,Gary Kim說:「由於Karrot在美國和西歐的擴張都取得不錯的效益,2021年將把員工人數從去年的100人增加到300人, 公司目前雖然沒有上市計劃,但有朝一日會走上這條路。我們的最終目標是變得像韓國最大的訊息應用程式Kakao Talk一樣受歡迎,並打造一個像臉書般的全球性在地社區服平台。

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責任編輯:傅珮晴、蕭閔云

關鍵字: #獨角獸
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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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