Gogoro傳赴美上市,金管會欽點的獨角獸卻無法留在台灣?專家點出兩大考量
Gogoro傳赴美上市,金管會欽點的獨角獸卻無法留在台灣?專家點出兩大考量

台灣電動機車龍頭Gogoro傳出將透過SPAC(特殊目的收購公司)在美國上市的消息,且與空殼公司Poema洽談合併上市,最快在本週四發布公告,但也可能談判破局。不過,Gogoro並未回應傳聞。

專家認為,Gogoro之所以選擇在美國上市,主要原因有二。第一,美國股市對科技新創企業的接受度高,會給出較好估值;其次是也有機會打開美國市場。

而自2018年起,金管會積極替Gogoro規劃多元上市方案,但隨著電動機車龍頭可能赴美上市的消息出現,金管會恐怕要失望了!

2019年被點名為獨角獸公司,今年Gogoro成立滿十週年

Gogoro公司資本額為14.85億元,已發行股數為1.485億股,今年是Gogoro成立滿十週年,在台灣電動機車市佔率達95%穩居龍頭地位,2015年行政院國發基金投資Gogoro 10億元,潤泰集團總裁尹衍樑、宏達電董事長王雪紅、新加坡淡馬錫、前美國副總統高爾、日本住友商事及法國能源巨擘ENGIE集團皆參與投資,至今經歷三輪募資、銀行聯貸過兩次。

gogoro
2019年完成一筆72億美元銀行聯貸案,同年12月被國發會點名和Appier(沛星互動科技)並列為台灣唯二獨角獸。
圖/ gogoro

距離Gogoro上一輪募資為2017年,完成第三輪增資,總計募得4.8億美元。2019年完成一筆新台幣72億元銀行聯貸案,同年12月被國發會點名和Appier(沛星互動科技)並列為台灣唯二獨角獸,即估值達10億美元(約新台幣300億元)、成立未滿十年的新創公司。

Gogoro綠能產品加上高爾支持,有利在美上市

如今Gogoro再傳出上市消息,且地點明確選擇美國,對新創領域深有研究的立勤律師事務所主持律師黃沛聲認為,「 若Gogoro可以在NASDAQ(納斯達克)上市,對於台灣新創是重要里程碑, 」今年以來已有虛實融合(OMO)新零售軟體雲服務公司91APP在台股上市、Appier則在日本證交所上市,而過去直播平台M17在美國上市則失敗,尚未有台灣新創在美國上市。

目前美國紐約證券交易所、納斯達克證券交易所、新加坡交易所皆允許SPAC公司掛牌上市,加上Gogoro本身產品為綠能導向,背後又有前美國副總統高爾的支持,有利於在美國上市。

所謂SPAC,全名是「特殊目的收購公司(A Special Purpose Acquisition Company)」,本質上是空殼公司,並沒有商業營運行為,成立目的就是透過IPO(首次公開發行,Initial Public Offering)募集資金,然後透過併購企業,幫助該企業上市,進而從中獲取利益。SPAC支持者認為,這是追求快速上市的管道,免去傳統IPO上市的長時間準備與承銷費用,且雙方的收購金額是談出來的,能夠即時獲得資金的挹注。

延伸閱讀:7張圖,看懂SPAC怎麼運作!Grab、WeWork都靠它掛牌,如何掀起美股IPO狂潮?

總部位於加州舊金山的空殼公司Poema成立於2020年,今年1月IPO(首次公開發行)以每股10美元募得3.45億美元,以代碼「PPGHU」在美國納斯達克掛牌上市,曾表示將專注於在歐亞地區尋找1家具有「經驗證技術以及誘人單位經濟」的公司。若Poema選擇併購Gogoro,Gogoro即可透過Poema來「借殼上市」。

NASDAQ
Poema成立於2020年,今年1月IPO(首次公開發行)以每股10美元募得3.45億美元,以代碼「PPGHU」在美國納斯達克掛牌上市。
圖/ shutterstock

不選台灣,赴美國上市,專家:打開知名度拓展國際市場

為什麼Gogoro透過SPAC借殼上市?熟悉資本市場的會計師認為,近兩年來SPAC公司相當熱,光去年就有300多家SPAC公司上市,其必須在兩年內尋找標的企業來併購,「剛好這個時間點,很多上市的殼正在尋找標的,有時間壓力,而台灣企業被信賴程度相對高,也受到國際的關注。」

而不留在台股、選擇美國上市,黃沛聲分析,Gogoro主要是著眼國際市場發展,可創造更高的估值;當在美國上市打開知名度後,有助於拓展美國市場,無論是賣車或推共享服務GoShare都可。像是去年Gogoro電動自行車eeyo就選在美國上市,積極替美國市場暖身。

 GoShare共享電動機車
黃沛聲分析,當gogoro在美國上市打開知名度後,有助於拓展美國市場,無論是賣車或推共享服務GoShare都可。
圖/ GoShare via Facebook

另一方面來看,近年來金管會推出「創新版」、「戰略新版」,期望能把優秀、尚未能滿足上市條件的優質企業留在台灣上市,Gogoro就是主管機關積極爭取在台掛牌的對象。

一位不具名的會計師認為,「少數公司在面臨市場壓力、股東壓力下赴海外上市,但從成本效益來看不一定是最好選擇,」海外上市付出成本較高,包含會計師公費、法律、券商費用都是台灣的數倍,但該公司的估值、本益比有沒有這麼高,是值得觀察的。

合併後估值上看10億美元,是高還是低?

根據外電報導,Gogoro與Poema合併後,公司估值是少10億美元。黃沛聲認為,在2019年國發基金就已宣佈Gogoro是獨角獸,估值超過10億美元,加上Poema市值4.2億美元,兩者加起來應至少要有14億美元估值。

「外傳估值至少10億美元以上,若最終未超過14億美元,代表Gogoro可能是退步的。對新創公司而言,從2019年來兩年的時間,估值應倍增,」黃沛聲說。

這也凸顯Gogoro自2019年以來面臨不少挑戰,包括換電系統公規競爭、政府電動機車補助停擺,造成銷售倒退,唯有今年初宣告將進入中國、印度兩大市場,才有振奮市場的消息。

Gogoro進軍印度.jpg
今年4月Gogoro宣布與印度最大機車製造商Hero宣布策略合作,雙方將在印度成立智慧電池交換網路的合資公司。
圖/ Gogoro

總結來看,在Gogoro沒有獲利、持續燒錢的情況下,藉由上市、新市場拓展來吸引投資人目光,以注入更多資金支持未來營運發展。巧合的是,明(16)日下午,Gogoro執行長陸學森將出席「Gogoro回顧與前瞻」記者會,外界預期,有望進一步釋出赴美上市消息。

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責任編輯:錢玉紘

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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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