WeMo燒錢近十年終獲利!不玩補貼,如何用二代車打破共享機車困局?
WeMo燒錢近十年終獲利!不玩補貼,如何用二代車打破共享機車困局?

根據交通部數據統計,全台機車登記數近 1500 萬輛,平均每 1.2 位成人就擁有一台機車,密度高居全球第一。在一個幾乎人手一台車的機車王國,共享機車究竟是門好生意,還是一場反直覺的賭注?

2015 年成立、作為全台第一家無樁式共享電動機車品牌的 WeMo(威摩科技),終於在 2025 年第三季首度轉虧為盈,營收季增 26%、年增 45%,成長幅度創下 2020 年以來新高。

這項成績為一個長年燒錢的商業模式,寫下階段性的答案。作為產業先行者,WeMo 學費一繳,就繳了近 10 年。

市場先行者的武器有限,拉高維運成本、營運浪費

當時,第一代車款 Candy 的技術基礎已有 15 年歷史,續航力較短、電池需頻繁更換。WeMo 共同創辦人暨副董事長吳昕霈坦言,電動車還不普及的時代,「當第一個進場的人,武器選擇非常有限,一代車雖不盡理想,卻已經是當時的最佳解。」

為了維持營運,WeMo 必須買斷整台車與電池,所有維修、換電與調度都仰賴人工處理。這也意味著,WeMo 旗下每多擁有一輛車,後端的維運成本就會隨之上升。

WeMo 執行長劉于遜表示,在市場上還沒其他玩家時,WeMo 仍頂著龐大成本壓力,將車隊數拉到 7000 輛。但這個成本問題,在疫情間被迫攤上檯面。

當時,防疫政策讓交通需求急凍,擁有車廠的競爭對手 Gogoro、iRent 又陸續進場,迫使 WeMo 改變營運模式。

2023 下半年,WeMo 導入二代車 Fly,改採和光陽租賃電池的模式,讓使用者到 Ionex 換電站自主換電。過去一代車,車輛每次下線需等待 15 分鐘至 1 小時才能完成人工換電,形成營運空窗期。吳昕霈解釋,假設一台車平均一天會周轉 20 次、需換 4~5 次電池,如果每次都都要等 1 小時,一天可能就有 5 小時的時間無法服務,營運浪費相當可觀。

這次改革,表面上看起來是改善使用體驗,但在營運層面,真正的意義在於「資產輕量化」。

自主換電、深耕會員,把資源留給忠實鐵粉

換二代車後,使用者可自主換電,讓車輛能 24 小時不間斷出租,發揮 100% 資產效能。租賃電池模式讓 WeMo 不再需要負擔買斷電池成本,節省調度與維修的人力成本。此外,WeMo Fly 的續航力提升至 180 公里,不只提升了營運效能,也讓使用情境更多元。

2022~2025 年,WeMo 用戶平均騎乘時間成長 2 倍以上,為 WeMo 開拓長途旅遊市場,日租包車訂單也在 3 年內成長近 8 倍,2025 年布局至澎湖、綠島等離島站點。

面對市場競爭者眾,WeMo 也開始專注深化會員經營。吳昕霈表示,過去市場充斥著廣撒優惠券的行銷手法,用戶甚至可能靠著優惠券免費騎整年,「與其玩補貼戰,我們決定把行銷資源留給在真正愛用 WeMo 的用戶身上。」

於是,2023 年 WeMo 將每分鐘的定價從 2.5 元調至 3 元,「整趟下來可能只會多付 4、5 元,卻能讓公司的體質更加健康。」同時,將資源集中於訂閱制服務 WeMo PASS,透過 99 元低月費和前 3 趟騎乘優惠的設計,回饋給忠實鐵粉。

「這讓用戶在每個月的前 3 趟決策時,絕對不會選擇別人。」劉于遜解釋,WeMo PASS 會員雖然僅占整體用戶 2 成,騎乘量卻是一般用戶 4 倍,也貢獻超過 4 成營收,提高會員黏著度是支撐獲利的重要結構。

10 萬車輛才有規模經濟,與競業聯手加速擴張

然而,只有規模擴大到一定程度,整體營運才會真正站得住腳。吳昕霈曾以全台機車總量估算,當共享服務滲透率達 6%,調度效率與商業模式才有機會發揮規模經濟。換算全台約需部署 10 萬輛共享機車,才足以支撐日常通勤所需。

自創立以來,一代車共計投放 7000 輛、二代車 8000 輛,距 10 萬輛標竿還有倍數努力空間。換二代車後,劉于遜表示,「我們已經有毛利更好的產品,一旦規模放大、獲利的正向迴圈建立起來,系統化管理 8000 輛車和 8 萬輛車,對營運費用其實不會差很多。」

接下來,WeMo 喊出 5 年 5 萬、10 年 10 萬的擴張目標,要加速跨過這道門檻,除了需擴大會員池,提高跨場景使用頻率也成為下一階段策略。

2025 年 11 月,WeMo 進一步與和泰汽車共享機車品牌 iRent 策略結盟。WeMo 以高市占和營運調度能力負責聚焦經營共享機車,iRent 則專注四輪汽車租賃,發揮集團的製造與車源優勢。透過汽、機車的場景互補,雙方得以延長用戶的使用旅程,而非競逐單一趟次租借需求。這次整合預計可為 WeMo 的會員基礎帶來 1.5∼2 倍成長,加速實現擴張目標。

展望 2029 年,劉于遜說,「我們期待到時候走在台北街頭,共享電動機車就像 YouBike 一樣,成為城市日常行動的一部分。」

當第一個進場的人,武器選擇非常有限,一代車雖不盡理想,卻已經是當時的最佳解。

WeMo 威摩科技

創立時間|2015 年 員工人數|130 人 關鍵成績|會員數突破 150 萬,2025 年 Q3 轉虧為盈,營收年增 45%。 營運項目|全球規模最大的共享電動機車品牌,2025 年二代車總投車輛為 8000 輛。

吳昕霈

1980 年生,哥倫比亞大學商學院 MBA 碩士畢業,曾任英特爾資深產品開發工程師、麥肯錫專案管理經理。2015 年創辦 WeMo,現任共同創辦人暨副董事長。

劉于遜

1985 年生,陽明交通大學經營管理學碩士畢業,2011 年創立巧克科技(CHOCO TV),之後持續於 OTT 產業推動原創影音製作,2021 年起擔任 WeMo 執行長。

本文轉載自經理人月刊

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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