【圖解】孫正義最慘投資案復活!重整2年再上市的WeWork,能否再續共享美夢?
【圖解】孫正義最慘投資案復活!重整2年再上市的WeWork,能否再續共享美夢?

「創投之神砸百億美元投資,看好新創公司能成世界級企業,卻發現創辦人與公司內部問題重重,導致集團單季慘賠新台幣2000億元⋯。」共享辦公新創WeWork的劇情比8點檔更8點檔。從2019年撤回上市申請,到挨批自肥的創辦人被股東趕出董事會,沉寂兩年後,全球新創圈最知名的「連續劇」迎來歡喜結局了嗎?

2021年10月,WeWork透過SPAC(特殊目的收購公司,俗稱借殼上市)登陸資本市場,在紐約證券交易所 (NYSE)掛牌上市,股票代號為「WE」。提供個人工作者、企業彈性使用的各式辦公空間,是WeWork自2010年創立至今的核心服務;截至2021年第3季為止,WeWork在全球有超過760個據點、57.8萬名會員。

以估值變化來看,這間共享明星公司還在谷底等待翻身。2019年1月,WeWork累計獲得軟銀集團破百億美元投資,估值高達470億美元;2021年10月,WeWork與SPAC公司BowX 合併上市當天,市值僅約90億美元,剩下巔峰時期的1/5。統計截至12月23日聖誕夜前夕,市值更滑落至57.6億美元左右。

對和WeWork命運綁在一起的兩位男主角來說,心中肯定五味雜陳。

WeWork共享工作空間
創立於美國紐約的WeWork,主要提供個人工作者、企業彈性使用的各式辦公空間。截至2021年第3季為止,WeWork在全球有超過760個據點、57.8萬名會員。
圖/ WeWork官方網站

就憑一張嘴,諾伊曼拿到軟銀44億美元

而說主角之一、WeWork共同創辦人亞當・諾伊曼(Adam Neumann)該負最大責任,或許一點也不為過。

WeWork的商業模式主要是當二房東出租空間,需要靠金流來成立據點,一度有65%支出都用在給房東的租金上,加上他們追求快速在國際市場擴張,因此比起其他軟體創業公司更需要資金挹注。

諾伊曼的最知名「戰功」是2017那年,據傳他在15分鐘不到的時間內,和「創投之神」軟銀集團執行長孫正義邊搭車邊聊天,換取44億美元天價投資。這筆交易案讓WeWork估值快速膨脹至200億美元,卻也同步開啟了諾伊曼的瘋狂之旅。

WeWork先是購入一台6,000萬美元的噴射機作為諾伊曼的私人代步工具;接著開啟一連串併購與投資,包含一間活動策畫公司、衝浪泳池製造商,甚至還成立了「小學」。大量資金的運用方式被認為圍繞著諾伊曼打轉——他熱愛衝浪、關心子女教育問題。

在公司面,他為了讓「We」精神走向全球,決定延伸共享辦公商業模式,例如讓公司從二房東升格為房東,自己則募資買地做房地產。此外,在空間裡提供辦公用品、咖啡機、健身房及企業管理軟體,希望讓租客能滿足在辦公情境裡的所有需求。

他們的服務包羅萬象,例如《數位時代》在2018年前進WeWork紐約總部時,便目擊其共享辦公空間的瑜珈室、咖啡吧等。團隊當時表示,公司還備有自己的裝潢、水電與設計師團隊,能包辦辦公室裝潢。

特別的是,由於有不少新創公司選擇WeWork成為彈性辦公場域,為了協助客戶有更好發展,他們還提供類似麥肯錫的付費新創顧問服務,一方面找來連續創業家、創投替客戶經營把脈問診,另一方面提供巡迴路演(Roadshow)、產品提案機會,替客戶創造生意。

若以結果論來看諾伊曼的決策,或許會覺得他得為自己選擇了如此激進、鋪張的投資與擴張方式負責,然而創業連續劇裡不會只有獨角戲,WeWork大股東、諾伊曼的「伯樂」孫正義,同樣未能扭轉公司命運。

「WeWork已經歷了前所未有的成長,我們相信,透過Adam(諾依曼的名字)的遠見和這筆成長資本,公司將有能力積極追求未來龐大的市場機會。」2019年1月,孫正義在雙方聯合新聞稿中寫下盼望,並額外拿出20億美元,再次金援WeWork。

WeWork順勢宣布成立「The We Company」,拆分WeWork(彈性辦公)、WeLive(居住)和WeGrow(學習)3條業務線,替首次公開發行(IPO)暖身。挾帶這股氣勢,WeWork估值衝到470億美元,但公司表現卻在短暫燦爛後陷入黑暗。

打破傳統辦公室概念,共享辦公商模行遍全球
打破傳統辦公室概念,共享辦公商模行遍全球。
圖/ WeWork 2021年第3季財報。圖表:數位時代製作

只重優點不見缺點,孫正義最大敗筆

2019年8月,WeWork申請了IPO,隨之公開的募股書反成為揭露公司「荒誕」的證明。

例如,諾伊曼以接近零利率的條件向公司貸款買房,再「回租」給公司賺錢;用個人名義將The We Company商標賣給公司,費用是600萬美元;他為確保自己維持經營權,還規畫許多「特殊股」,如1股抵20股投票權的規定。甚至,當他去世時,當時擔任公司品牌長的妻子會成為「指定繼承者」。

媒體、資本市場對這份募股書大力抨擊,嚴重影響WeWork估值,最終宣布取消上市。諾伊曼在2021年11月首度公開回憶這段過去,認為高達470億美元的估值讓自己「迷失」了。他說,「我失去了對核心業務的關注,也失去當初看重這些業務的初心。」

同樣對這段過去悔恨的人,當然包括了孫正義。

軟銀集團在2019年第3季創下難堪紀錄,淨虧損逾7000億日圓(約新台幣1960億元),且光是負責投資的願景基金一個項目,便虧損9700億日圓(約新台幣2716億元)。孫正義在財報會議上坦承,這很可能是軟銀14年(自2005年)以來表現最糟糕的一個季度。

他曾經以「下一個阿里巴巴」來描述WeWork,但在歷史級的挫敗後承認自己識人不明,「諾依曼有很多特質,我太看重優點,忽略了缺點。

孫正義
軟銀集團執行長孫正義當初看好WeWork前景,前後投入了大筆資金,最後他坦言:「我太看重優點,忽略了缺點。」
圖/ Shutterstock

隨著估值一落千丈,諾伊曼在同年9月丟掉了執行長位置,軟銀以近百億美元的「金援計畫」為代價,派出集團高層入主WeWork董事會、實際掌控營運,同時宣布關閉虧損的支線業務,專注在核心業務上。

軟銀原先同意在計畫中購買投資人和員工約30億美元股份,包括從諾依曼手中購買近10億美元。但隔年4月宣布取消,原因是WeWork不斷受到政府調查。

諾依曼因此告上了法院,雙方最終在2021年和解。諾依曼拿回了一部分的錢,而軟銀也擺脫了一身臭名的公司創辦人。幸運的是,軟銀接手WeWork一系列改革計畫,讓他們在疫情間仍保有喘氣空間。像是公司原先為了壓低成本而與房東簽下長達10至15年的長租合約,因為疫情關係獲得了解約協商機會,WeWork執行長桑迪普.馬斯拉尼(Sandeep Mathrani)指出,公司在疫情間至少退出150多份完整租約,且修改了其中350份合約。

然而,對一間以租客為主要營收來源的公司而言,WeWork儘管控制了流血程度,仍被疫情重擊,2020年虧損32億美元、2021年第1季也虧20.62億美元。

WeWork共享工作空間
獲到軟銀天價資金挹注後,創辦人之一亞當.諾伊曼的資金運用變得瘋狂。其為了讓WeWork環境更為舒適,內部除了有咖啡吧檯、專業咖啡機外,甚至還有瑜珈教室。
圖/ WeWork官方網站

春燕來了!Wework抓緊機會拚谷底翻身

不過,在2021年下半年迎來少見的好消息,包含10月與BowX Acquisition Corp合併上市拿到了約13億美元資金,且入住率、營收與虧損都有一季比一季好的現象。馬斯拉尼在第3季電話會議中表示,疫情讓大企業明白傳統辦公空間的缺點,共享辦公室需求會慢慢提升,企業將轉向混合辦公或部分遠距的工作方式,因為在全球幾個大都市,已連續2季看到復甦跡象。

WeWork還將目光再次放到房地產公司身上,但這次他們選擇新的業務合作方式,不打算自己買房了,而是向這些擁有房產的公司,提供營運管理服務。整體而言,他們樂觀看待2022年景氣,並認為新的一年公司將有機會首度獲利,而會員數有望從目前的近60萬成長至2024年的100萬人。

創業連續劇會向幸福快樂的大結局嗎?短期恐怕仍有動盪。「我知道我們走的不是大家預期的那條路,但總之我們還站在這裡。」擔任WeWork董事的軟銀高層在接受美國電視採訪時如此表示。

就在2021年12月初,WeWork又發表重大訊息,稱SPAC公司BowX先前的財報裡錯誤計算了其公司股權,雙方將更新財報並重新計算股權分配。未來有什麼影響?整體營運能否好轉?WeWork身兼連續劇編劇與主角,該好好決定自己的命運。

責任編輯:吳佩臻、張庭銉

關鍵字: #共享經濟
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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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