【觀點】靠「買一捐一」模式,這家襪子店做到10億美元營收!企業如何做好事還能名利雙收?
【觀點】靠「買一捐一」模式,這家襪子店做到10億美元營收!企業如何做好事還能名利雙收?

美國廣播公司(ABC Network)所製作的實境秀節目創智贏家(Shark Tank)非常特別。不同於一般實境秀節目以歌唱、料理、遊戲等內容為主,創智贏家把新創團隊爭取投資資金的過程拍成節目。

製作單位邀請知名企業人物與投資大咖組成金主團,有資金需求的新創公司上節目,使出渾身解術介紹他們的創新商業計畫。如果金主們覺得這些事業計畫值得投資,就當場向新創團隊提出其願意提供的投資金額。相對的,一旦金主們認為事業計畫不符合其投資報酬的期待,他們會毫不猶豫直接拒絕新創團隊。

創智贏家於2009年首播至今,金主們與新創團隊接連完成許多投資交易,其中投資成交的案例中,表現最好的是2014年的邦巴斯(BOMBAS)。有趣的是,當時只有其中一名金主Daymond John有意願投資,金額是20萬美元。2014年,邦巴斯在節目中說明它的公司價值為400萬美元。2023年,邦巴斯營收突破10億美元。

邦巴斯創立於2013年,是一家專門販售襪子的服飾品牌。邦巴斯是電商,以新型態的直接面對消費者(Direct-to-Consumer,簡稱D2C)方式營業。創辦人Randy Goldberg與David Heath注意到,當時市面上的襪子多數穿起來不舒服,而且產品設計相當保守,已經超過50年襪子產品沒有太大的變化。這些條件給予破壞式創新的新創團隊非常大的市場利基。

Bombas
Bombas創辦人David Heath(左)和Randy Goldberg(右)。
圖/ Bombas

然而,真正讓Goldberg與Heath投入襪子市場的原因是,想要送街友襪子穿。Heath在臉書上看到一則令他非常驚訝的貼文,襪子是街友庇護所最迫切需要的生活用品,甚至比外套、鞋子還更需要。

送襪子給街友,是他們創業的初衷。效法鞋子品牌Toms帶動的做好事商業模式,邦巴斯同樣採取「買1捐1」的貢獻式消費(contributory consumption)方式,鼓勵消費者透過購物貢獻改變世界的力量。只要消費者購買該品牌的一雙襪子,它就捐出一雙襪子給街友。創業第1年,邦巴斯就送出超過90萬雙襪子。

在參加創智贏家之前,Goldberg與Heath先在群眾募資平台Indiegogo募得近14.5萬美元創業基金,之後再從親友間募得100萬美元。由於想要賣出更多襪子捐更多襪子給街友,2人在擴張市場的資金需求情況下答應創智贏家製作單位的邀請。

讀者可以在創智贏家實境秀YouTube頻道上收看邦巴斯那集的節目。其實,它根本是一場災難。節目其中一位投資金主Kevin O'Leary很不客氣地表示,邦巴斯的商業模式相當可笑、荒謬。「買一捐一」傷害到投資人的正常投資報酬率。O'Leary甚至不屑地說,邦巴斯不值4百萬美元,他會制止節目現場任何人以這樣的估價投資這家公司。

其他3位金主也不留情面。除了認為襪子的單價過低、獲利空間有限,邦巴斯不值得投資,也全然不認同邦巴斯的市場擴張策略,尤其是口碑行銷與顧客服務。但這2項做法往往是好事事業建立強韌市場利基的不二法門。唯一有意投資的Daymond John,則是在Goldberg與Heath被要求調降公司價值之後,多次針對認購股權數目討價還價,才完成投資交易。

眼鏡品牌也+1,利他企業「名利雙收」

邦巴斯在節目上的遭遇,可說是多數利他企業在爭取資金時經常發生的場面。TED總裁Chris Anderson在《慷慨的感染力》書中指出,2個創業家中,1個以營利為導向,1個以利他為導向,他們的籌資命運會大不相同。具有利他使命感的創業家平均需要10次會面,才能得到對方投資的承諾,而且還是帶有諸多條件限制。

近年來,具有社會使命感的利他企業,也就是我所謂的好事事業,在全球不斷創造許多精彩的商業創新案例。但,不少這些創新案例在一開始時,並未受到真正的理解。當年被嘲諷不值400萬美元的邦巴斯,如今證明它的商業模式能做到10億美元的營收規模。對Goldberg與Heath而言,更重要的是,邦巴斯到2023年為止,捐出了1億件襪子與內衣褲給街友。

另一個好事事業代表案例眼鏡公司瓦爾比派克(Warby Parker),也有遇到類似的情形。4名創辦人提出的眼鏡D2C創業計畫,在華頓商學院創業挑戰競賽連入圍都沒有。該品牌2023年營收約為6.7億美元,年成長率12%。透過「買1捐1」方式,瓦爾比派克截至2023年為止,捐出的眼鏡數量超過1,500萬支。

Warby Parker
Warby Parker主張消費者買一副眼鏡,就會捐出一副給需要的人。
圖/ Warby Parker

常常聽到不少人說看不懂好事事業的投資計畫,我誠心建議好好閱讀這2家公司的影響力報告(impact report),因為影響力報告才是好事事業的營運報告。想在人工智慧高科技之外,找到其他為地球做出正面貢獻的創新路徑,每一本好事事業影響力報告,都值得人們仔細研讀。

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責任編輯:蘇柔瑋

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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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