科技泡沫要來了?股市大跌、新創衰退到區塊鏈崩盤,經濟開始出現裂痕令人憂心
科技泡沫要來了?股市大跌、新創衰退到區塊鏈崩盤,經濟開始出現裂痕令人憂心

邁入2022年以來,從整體科技股市、新創公司到當前正熱門的區塊鏈領域,似乎都在急速冷卻,外界不免開始擔心下一個網路泡沫將至,科技泡沫的破裂可能正在醞釀,甚至即將爆發。

《經濟學人》近日發文評論,科技界除了創造新事物外最喜歡的事情,便是找出新的泡沫,且現在似乎到處都是泡沫破裂的徵兆,從股市、新創到區塊鏈,過去幾年裡高飛的所有領域似乎都在墜落。

2022年至今美國科技股已經下跌約30%,Google、蘋果、微軟、Meta等科技巨頭股價皆一路走下坡,其中又以Meta超過4成的跌幅最甚。《經濟學人》指出,那斯達克指數已從2021年11月的高點下滑約3分之1,相當於成份股已經蒸發2.8兆美元的市值。

供應鏈斷鏈、營收預測不如期待,以及疫情政策逐漸放鬆,導致數位服務成長放緩等因素,都讓科技公司的股價持續衰退。好比說,蘋果就在4月底的財報會議上坦承,由於無法避免供應鏈難題,他們預估可能會導致40億至80億美元的營收損失。

上市獨角獸表現頹靡,投資者抽手縮減新創投資

不僅科技巨頭情況不如前幾年,許多近年才熱騰騰上市、備受外界期待的新創表現都黯淡許多。疫情下崛起的運動器材新創Peloton因銷量不如預期,庫存一直難以消化而宣佈暫時停工,並找來新執行長重組公司,並大裁20%員工。

Peloton並不是個案,電動車新創Canoo因虧損持續擴大面臨營運危機,在監管文件中表示,假如無法取得充分資金,他們不僅無法執行商業計畫,還可能必須大幅縮減甚至中止業務範疇,最終導致公司營運元氣大傷。過去一年裡,Peloton股價衰退超過86%,甚至低於剛上市時的成績。

過去兩年裡SPAC(特殊目的收購公司)大爆發,藉此上市的新創數量達到高峰,2021年利用SPAC上市的公司達到613間,這個數字比過去20年總和都要來得多。然而這些SPAC上市的新創公司卻表現不佳,《CB Insights》指出,追蹤SPAC表現的ETF在截至3月底的過去一年裡,價格下跌了37%。

Peloton
運動健身器材新創Peloton近來就陷入危機,創辦人因此辭去執行長,還大裁20%裁員重組公司。
圖/ Peloton

軟銀願景基金近日也公佈多達3.5兆日圓(約新台幣8,100億元)的財政年度虧損,創下有史以來的新高,就連一向作風大膽的孫正義,都不得不轉向保守,透露可能大砍50%到75%的新創投資。

事實上,去年全球新創投資飆漲時,就有多位專家擔憂可能有科技泡沫正在成形,並與1999年網路泡沫破滅前夕的榮景相比。當時《CNBC》便以《感覺就像1999年:全球新創投資狂熱助長了對科技泡沫的恐懼》為題,探討瘋狂的新創投資背後,是否正醞釀著下一個科技泡沫。

不光上市的新創成績慘淡,連想要上市的新創都數量銳減。2022年第一季全球只有143間新創公司IPO,這個數字較去年同期的260件下滑45%。根據市場資料庫PitchBook,今年第一季利用SPAC上市的交易只有30筆,而去年同期則有81筆。

區塊鏈熱潮降溫?加密貨幣大跌、NFT交易量萎縮

近年蔚為風潮的區塊鏈及NFT也在消退,比特幣價格從2021年11月約6.8萬美元的高峰,一度在今年5月跌至2.6萬美元,即使目前稍有回升,價格水準仍低於3萬美元,總價值曾達到3兆美元的加密貨幣市場,如今也腰斬衰退至約1.5兆美元。

全球第三大穩定幣UST及其姊妹貨幣Luna更在近日價格崩盤,短短數天內暴跌99%,連帶撼動外界對穩定幣的信心,導致最大穩定幣Tether一度脫勾,下跌0.5美元。

Post Malone's Bored Ape Yacht Club NFT.png
一度炙手可熱的NFT,交易量也呈現大幅衰退,區塊鏈的熱潮似乎開始消退。
圖/ nft now twitter

至於一度爆紅、讓得各大品牌爭相推出數位收藏品的NFT技術,也已經慢慢冷卻。《華爾街日報》在5月初指出,NFT的日銷量下跌至1.9萬個,相較2021年9月的22.5萬個衰退92%,而NFT活躍錢包的數量也從高點的11.9萬下滑88%至1.4萬。

熱門NFT無聊猿背後公司Yuga Labs推出的加密貨幣ApeCoin,從一度高達26美元的價格,如今跌至7美元上下,跌幅超過70%以上。

近年來眾多因素推動科技領域發展,新冠疫情(COIVD 19)號稱加速全球10年數位化腳步,大大促進了線上化及遠端工作的型態,各種數位服務、3C產品需求飆漲;美國寬鬆的貨幣政策,增加了投資者押注科技公司與新創的籌碼。然而隨著民眾開始踏出家門,線上活動需求開始降低,美國近來持續升息,同樣令投資者必須精打細算。

再加上2月綿延至今的俄烏戰爭,衝擊了各個產業的供應鏈,導致物價上漲、通貨膨脹,世界各大經濟體很可能因此出現衰退。

儘管如此,《經濟學人》指出,即使科技領域出現種種衰退,也不會再重現21世紀初網路泡沫的狀況,當時的許多企業營運狀況一點也不健康,商業模式更沒有前景,而現在許多遇上麻煩的科技公司並沒有這些問題,雖然市場波動可能讓不少投資者、企業家或者員工感到擔憂,但科技發展的腳步不會停滯,數位技術的浪潮將席捲世界。

資料來源:經濟學人、CNBC、New York Times

責任編輯:吳秀樺

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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