沅星航空專訪|黃仁勳、蘇姿丰都是目標客戶!創辦人盧浩智解密:私人包機有市場嗎?怎麼賺?
沅星航空專訪|黃仁勳、蘇姿丰都是目標客戶!創辦人盧浩智解密:私人包機有市場嗎?怎麼賺?

除去金字塔頂端1%的超級富豪,有錢人其實比想像中還要精打細算。他們高度追求生活品質,也希望每一分錢都要花在刀口上。

沅星航空解密|創辦人盧浩智是什麼來頭?

沅星航空創辦人盧浩智就是這樣的存在。曾經在日本、新加坡求學,移民加拿大後再返回亞洲地區,與父親共同前往中國廣東經營英華智,專做電子連接器生意。這輩子,是旁人眼中的富二代。

因為有飛行夢,所以趁著疫情期間留在台灣學飛。「學完後就想買一台飛機來開,才發現購買私人飛機的交易過程不夠透明,成本不如想像中划算,在台灣搭私人飛機的話也搭不太到。」盧浩智分享自身經驗,同時觀察到台灣私人包機市場的痛點——供給稀缺,「乾脆決定自己成立一家私人飛機航空公司,希望改善現況。」

創業動機聽起來有點瘋狂,但沅星航空確實在2022年誕生了,如鯰魚般進入傳統封閉的私人飛機市場,首要課題,便是與既有業者正面對決。

沅星航空創辦人盧浩智
沅星航空創辦人盧浩智,擁有飛航教官執照。
圖/ 沅星航空提供

沅星商業模式|私人航機有市場嗎?怎麼賺錢?

台灣的私人航機管理公司早在2010年已經存在,主要的商業模式分成2種: 一種是賺取私人飛機持有者的「託管費」來獲利另一種是提供私人包機服務

盧浩智說明,一架二手私人飛機的購入金額大約是2,000萬美元(約新台幣6億元),但真正燒錢的其實是託管費,包含停機棚廠租金、日常維護與清潔等,每年大約需要向私人航機管理公司支付120萬美元(約新台幣3,800萬元),後者才是真正能賺錢的地方。

另一種商業模式,是提供私人包機服務。由顧客先行告知飛行日期、乘客人數、出發地與目的地,再由航機管理公司選擇合適的飛機。包機價格按照實際飛行時數來換算,起跳價約每小時15,000美元(約新台幣48萬元)。

顯然這是超乎大眾想像的頂級奢華需求。作為消費族群的其中一員,盧浩智點出了現存的市場痛點。

沅星商業模式|攤平養機成本,成沅星商模切入點

「傳統幾家的私人包機服務,無論是向他們洽詢購買一架私人飛機,或者預定出遊行程,流程跟體驗感都很差。」盧浩智不諱言,從飛機購買、進到民航局審查批准階段,一路到代管費收取,他認為航機管理公司提供的報價與資訊都不夠透明。

還有「養飛機」成本過高的問題。盧浩智指出,擁有一架私人飛機後,每年平均使用搭乘的時間是100小時左右,等於飛機有更多時間會「無用」安置在停機坪,「從金字塔頂端往下挪一點點,前10%的有錢人也有消費能力,買得起也養得起(飛機),但他們很節儉,不太願意白花這個錢。」

如果改成租飛機、單純享受私人包機服務?「問題又來了,台灣的私人包機公司只有少數幾架提供租賃,你想租還不一定租的到。」盧浩智回應。

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沅星航空創辦人盧浩智。
圖/ 蔡仁譯攝影

航空界Airbnb!幫機主出租飛航時段

「這就是我成立沅星的目標,想要讓更多人享受私人包機服務。」盧浩智說明沅星航空的商業模式,定位同樣是做航機託管與私人包機服務,協助目標客群購買私人飛機並收取代管費。

但在此基礎上,假設一架私人噴射飛機的每年飛行時間可達600小時,飛機持有者只使用100小時,其餘的500小時就開放租給其他顧客搭乘,「運用共享經濟的概念,讓更多人享受包機服務、提高使用率,這塊餅才有機會做大。」

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沅星航空全額購入的首架私人飛機內部空間。
圖/ 沅星航空提供

簡單來說,沅星航空需要找到2種潛在客戶:私人飛機持有者,以及租用私人包機服務的顧客。

盧浩智坦言,願意掏錢購買私人飛機的潛在用戶數量較少,如何提高這群人的購機意願,會是關鍵的挑戰之一。

「我們會說服飛機持有者,優先使用自己的100小時,而且假設每年500小時的飛行時數順利賣出,所得費用會高於個人飛行時數與代管成本,每年能反賺上千萬元台幣。」 沅星航空的內部團隊補充,這筆收益將由公司與飛機持有者分潤。

首波租客,旅行業合作意願高

再來是要找到穩定的「租客」。據國內的旅行社高層分析,全台灣目前有能力使用私人包機服務的客群,頂多20萬名人口,「市場規模還是太小了,沅星航空需要找到合適的客源經營策略,否則收入會非常不穩定,落入有一單、沒一單的情況。」

對此,盧浩智透露,沅星航空現在最感興趣的策略夥伴正是旅行社,「已經跟幾間旅行社討論奢華旅遊方案,例如石垣島、宮古島、鹿兒島、熊本、香港、澳門、濟州島的直航服務;未來,沅星的直航點會覆蓋全亞洲,包括尼泊爾、雅加達、關島、北海道等地。」

曾經多年任職外籍航空公司的行銷公關主管、前KKday商務拓展經理武傳鳳則分析,除了旅行社,沅星航空可以瞄準的另一個主要客群是企業客戶:「瞄準大型企業內部的差旅、員旅或大型獎勵旅遊,讓整體載客率變得更有保障,相當於有固定的生意往來。」

沅星航空購入的第一台輕型噴射機Citation M2
沅星航空全額購入的第一台輕型噴射機Citation M2。
圖/ 沅星航空提供

瞄準頂級商務客,布局海外商機

「沅星航空的商業模式,目標客群絕對是有錢人,特別是以前會精打細算、搭商務艙的客人,現在多了私人包機的選擇。」武傳鳳表示:「沅星目前的機型都是小型飛機,載客20人以內,飛行範圍看起來也得先在亞洲、東南亞,距離台灣的飛行時間大概5個小時內,從短程航線的市場開始

如果這種模式能夠吸引投資者,未來再拓展美國、歐洲等長程航線,美國、歐洲等,會是一個比較實際的作法。」

除了台灣本地客戶,沅星航空也須放眼海外的私人包機市場。

「我們正在爭取『松山機場商務航空中心』的標案,那是輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳、AMD執行長蘇姿丰、國際政治人士出入境台灣的國門。」盧浩智說,爭取標案的目的是盡可能推廣與行銷品牌,「我一定要先投入成本、打通任督二脈。一旦品牌知名度打響,沅星的利潤就是加倍。」

回到此時此刻,沅星航空的輕型噴射機Citation M2正在停機坪耐心等候,等待第一位旅客登機。「我們目前在申請籌設許可的第4階段(共5階段審查),預期最快6月底、7月初正式開航。」

盧浩智的態度自信,這是第一份專屬他個人的創業之作,「就像星宇K董(張國煒)說過的,要讓華航、長榮跟在屁股後面學,沅星也要讓既有私人包機公司跟在我們後面學。」

延伸閱讀:影片|台灣又一間新航空公司成立!沅星航空創辦人盧浩智是誰?私人包機費用多少?

責任編輯:李先泰

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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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