霸王茶姬IPO!爆款鮮奶茶狂賣6億杯:32歲創辦人,如何靠賣手搖翻出680億元身價?
霸王茶姬IPO!爆款鮮奶茶狂賣6億杯:32歲創辦人,如何靠賣手搖翻出680億元身價?

雖然中美關係陷入緊張,中國茶飲連鎖店霸王茶姬近日在那斯達克掛牌上市卻似乎不受影響,首日市值來到62億美元,創辦人張俊傑身價攀升至21億美元(近新台幣680億元),躋身億萬富翁的行列。

根據招股書的資料, 霸王茶姬在中國、馬來西亞、新加坡、泰國擁有超過6,400家門市 ,2024年商品交易總額(GMV)達到295億人民幣(約新台幣1,300億元),年增170%以上,同時營收也成長167%達到124億人民幣,並繳出逾25億人民幣獲利。

在亮麗的成績單下,霸王茶姬近日赴美上市可說相當成功,首日股價便上漲約16%至32.44美元,盤中漲幅更一度逼近50%的水準。

而這家中國茶飲新創的成功,也令外界目光聚集在年僅32歲的創辦人張俊傑身上。

17歲進入茶飲業,走茶拿鐵路線闖出一條路

儘管是年輕有為的創業故事,張俊傑不同於那些受過精英教育、絕頂聰明且有著高學歷的新創創辦人,坊間相傳他10歲時父母便相繼離世,一直沒有機會好好上學,甚至成年前不識字,儘管這部份本人一直未公開證實。

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張俊傑在2017年創辦霸王茶姬。
圖/ 百度百科

但他確實17歲時就進入職場,開始在台式奶茶品牌大維奶茶工作,至少沒有就讀大學,並且短短幾年間就從店員做到店長、區域負責人,嘗試過多項職位,並經營過加盟商。他在這段時間培養了對茶飲產業的認識,也萌生創業的念頭。後續他短暫離開茶飲產業,在機器人公司擔任合作部副部長,負責亞太區業務。

2017年,恰好他正猶豫是否要重回茶飲產業時,看到喜茶進駐上海來福士廣場引爆轟動,上百人排隊就為喝一杯手搖茶飲,讓他意識到茶飲產業正在趨於集中化邁向「強者恆強」的狀態,決心開創自己的事業,「當時我不想錯過機會,最終在2017年創立了霸王茶姬。」

張俊傑瞄準當時較少見的茶拿鐵「原葉茶 + 鮮奶」路線,而非當時較熱門的各式水果茶或加料奶茶,並將價格定於存在品牌空缺的15至20人民幣檔位。他認為茶飲的發展可能與咖啡高度相似,且這種作法比水果茶更容易標準化,利於擴張及邁向全球。差異化的定位使張俊傑成功在人滿為患的中國茶飲產業中開闢出一條道路,

霸王茶姬創立之初,張俊傑就許下了「服務100個國家的消費者」的目標,不只要在中國國內擁有一席之地,更要放眼世界進軍全球市場。這或許也是為何霸王茶姬成立兩年時,張俊傑便決定出海,而易於標準化的產品類型,成為他們在新加坡立足的關鍵。

三款茶飲賣出60% GMV,不從茶飲品項多寡拼高下

不同於持續推陳出新端出新茶飲的競爭對手,張俊傑曾強調,比起把精力放在開發新品項上,他們更注重優化、迭代既有品項,認為產品與品牌息息相關,不斷推出新產品也會使得品牌價值流失。

這反映在霸王茶姬相對較少的新產品種類上,一直將產品種類控制在20多款,並且沒有任何食品,海外門市有的甚至控制在10種飲料上下。簡單的商品種類可以更高效地出餐, 《36氪》指出,霸王茶姬只要8秒就能完成一杯飲料,40秒內送到顧客手上,員工也更容易上手,不用漫長的培訓時間。

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一款「伯牙絕弦」便在過去3年裡賣出了6億杯的成績。
圖/ 霸王茶姬

張俊傑提到,霸王茶姬最受歡迎的三款茶飲,就貢獻了總銷售額的60%到70%。其中最受歡迎的品項「伯牙絕弦」在過去3年裡賣出6億杯以上。

「對於品牌,我們認為少即是多,要的越多,可能獲得越少。」 張俊傑表示。

儘管霸王茶姬似乎正處於如火如荼的高速成長中,《36氪》提到,他們的單店GMV成長已經陷入疲軟,2024年第三季僅成長1.5%,第四季則下滑18.4%。越來越多的門市、加上競爭對手的虎視眈眈,令單店GMV下滑趨勢越加明顯。

霸王茶姬若要繼續維持高成長,勢必得更集中心力加速海外市場的擴張,目前絕大多數海外門市位於馬來西亞。根據招股書,他們計畫2025年內要在海外開設多達1,000至1,500家新門市,並進軍美國等新市場。

延伸閱讀:中國跨境電商「敦煌網」暴紅!下載次數只輸ChatGPT:商品講究CP值,美國人也喊香?

資料來源:Bloomberg36氪網易

責任編輯:李先泰

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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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