Reddit招股書解密|騰訊、奧特曼都是背後股東,Reddit一年賺多少、從哪賺?
Reddit招股書解密|騰訊、奧特曼都是背後股東,Reddit一年賺多少、從哪賺?

有「美版PTT」之稱的Reddit預計在3月初啟動首次公開募股(IPO),挑戰登板紐約證券交易所,申請股票代碼為「RDDT」,承銷商包含摩根史坦利(Morgan Stanley)、高盛(Goldman Sachs)、摩根大通(JPMorgan)、美國銀行(Bank of America)、花旗集團(Citigroup)等跨國金融公司。

根據《TechCrunch》報導,Reddit計畫在IPO時出售約10%股份,目前暫定估值為50億美元(換算約新台幣1,578億元)。

該公司於近期向美國證券交易委員會(SEC)提交招股說明書(S-1文件),其中包含各項財務數據及股東名單。

Reddit財務狀況|尚處虧損,與Google合作尋找獲利突破點

截至去年底,累積總造訪量次數超過5億次、10億則貼文與160億則評論,每日活躍用戶數達到7,310萬人。不僅是美國當地最受歡迎的前十大網站之一,也是對話數據和知識庫的寶貴來源。

共同創辦人史蒂夫.霍夫曼(Steve Huffman)曾公開分享, 公司主要透過廣告產生收入,以及提供每月5.99美元的高級訂閱服務來獲利

從現有的財務數據來看,Reddit在2023年的營收為8.04億美元、毛利率86%,淨虧損達9,080萬美元,經調整後的EBITDA為負6,927萬美元。

《TechCrunch》對此評論,Reddit雖然在2023第四季度實現獲利,但全年尚未轉虧為盈(已被S-1文件列入投資風險因素),手頭上的自由現金流為負值,必然會影響股票上市時的估值。

為了加強潛在投資者信心,Reddit在公開說明書中多次強調一個重點:「我們的網站內容,對於AI(指生成式AI)發展尤其重要——是許多領先的大型語言模型(LLM)的基礎部分。」這裡呼應了Reddit早前向投資者透露的消息,公司在今年初已經與某間大型AI公司簽署合約,允許對方根據平台內容訓練AI模型。

「我們的API能夠每天即時存取動態資訊,例如體育、電影、新聞、時尚和最新趨勢。」Reddit的招股說明書表示:「我們相信,Reddit的大量對話資料和知識語料庫會在訓練/改進大型語言模型方面發揮作用。」

據路透社報導,Reddit的合作對象正是Google,這筆授權協議預計將為Reddit帶來6,000萬美元收益,對於2024年的業績而言會是非常好的推動力。

Reddit股東|AI金童奧特曼、騰訊都投資

攤開Reddit的股東名單,除了公司內部的營運長Jennifer Wong、財務長Andrew Vollero持有股票,還有美國傳媒帝國紐豪斯(Newhouse)家族、中國騰訊,以及OpenAI執行長山姆.奧特曼(Sam Altman)採法人身分持8.7%流通股、成為第三大股東。

外媒指出,假設Reddit能夠與OpenAI(其他主要大型語言模型供應商)達成類似交易,即內容授權,那麼公司有機會從更多新的收入來源獲利,進一步鞏固上市前幾個季度的業績表現。

「我們幾乎所有的收入(約98%)都來自平台上的第三方廣告。」Reddit將其列為投資風險因素,此外,收入主要來自少數的大型廣告商或廣告代理商,彼此之間也沒有簽訂長期廣告契約,意味著隨時可能因為控股公司損失或關係惡化而受到波及。

Reddit對此回應,廣告收入依然是最重要的命脈,但會繼續尋找與開發潛在的新收入來源,例如去年推出的貢獻者計劃、從創作者抖內(donate)制度分潤,以及爭取與大型語言模型供應商合作,適度分散風險。

「我認為2005年8月13日是Reddit真正誕生的日子,在此之前,每天都沒有足夠的用戶發文貼滿網站首頁,」史蒂夫.霍夫曼在《公開招股書》中寫道,隨著用戶規模持續成長,完成IPO會是下一個重要里程碑,「我從未像現在這樣,對Reddit的未來如此感到興奮。」

延伸閱讀:「美版PTT」Reddit要上市了!每天7千萬人造訪、當紅迷因出產地,為何還沒獲利?

資料來源:Reddit公開招股書TechCrunchTechCrunch 2Reuters

責任編輯:林美欣

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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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