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理財

台灣獨角獸Appier超高速成長背後:「一年只增2名員工」的AI革命來了!

數位時代

更新於 02月14日10:11 • 發布於 02月14日10:09

MarTech公司Appier於2月14日公布2024財年的營運成果,營收創下歷史新高達到341億日圓(年增29%)。也就是說自IPO以來,Appier的營收自2021財年的127億日圓,成長了近2.7倍。

主要的成長動能來自美國、EMEA地區(年增45%),原先占比最大的東北亞市場也有年增34%的表現,數位內容(如遊戲)和電商仍是主要的成長領域。

而營收數字Appier持樂觀態度預期將持續快速成長,預估在2027財年營收將達到700億日圓的翻倍成長。

不過,在這場財報溝通會中,還有更值得關注的「一個數字」和「一個概念」。

一個數字:一年公司只多「2個人」,AI發揮效率中

首先,是Appier的員工人數。2024財年Appier的員工人數為708人,只比去年的706人多了2個人。雖然Appier在員工人數的擴充速度一直都抓得很緊,但是過去5年最少也有45人的年成長。

Appier執行長暨共同創辦人游直翰表示,2024年財年員工人數成長非常低的原因,主要是因為AI提升了員工效率,讓招聘的需求也放緩,「Appier已經有產品是由工程師與AI共同開發的,未來在軟體工程師方面,我們求精不求多,會尋找可以跟AI合作開發的人才。」

游直翰2.jpeg

在工程師之外的營運面,也有不少導入AI的部分,主要的方向為提升效率。Appier在先前的分享中,就已經提過人資、財務等部門已經在使用AI小工具加速完成工作。

也許不是用「AI取代人力」來思考,而是現有人力利用AI變得更強,軟體工程師可能是近年看到最明顯的領域。

AI新創Anthropic在2025年2月10日公布的報告中顯示,他們分析了100萬個Claude對話,按照問題類型來做分類。有37.2%的問題來自電腦和數學領域,遠遠超過其他類別,而這個領域的人數,僅占美國工作人口3.4%。

當然必須考量到語言模型和聊天機器人的先天限制,本來就比較擅長回答電腦和數學問題,但這個數字顯示的是「有超小一群人、超大量地在使用AI」。這群人將會是受到影響最大的領域,也就反應了Appier員工數的狀況,放緩招募——特別是游直翰提到的工程師領域——因為原先的人因為AI變得更強、更有效率、可以做更多工作。

這只是個開始。

一個概念:模型大戰讓應用層得利

再來是Appier日前以3,870萬美元(約為新台幣12.7億元)收購的法國新創公司AdCreative.ai,該公司擅長「生成創意素材」。舉例來說,可以為某一支唇膏替換背景、為漢堡動態廣告生成背景,或是生成可互動(playable)的廣告素材。

AdCreative.ai產品
使用AdCreative.ai的AI功能,就能為產品應需求加上不同的背景。

其實單純靜態替換產品背景,Appier已經有類似的技術。「我們確實有這種技術,但是沒有AdCreative.ai這麽細膩,還有就是動態的影像,這個我們沒有。AdCreative.ai可以讓我們不用重頭開始做這件事情。」游直翰說。

接下來就是重點,游直翰表示,AdCreative.ai的客戶大多是消費品,與Appier過往的客戶類型非常不同,「我們擁有的都是受眾的數據,AdCreative.ai有這些(創意)素材的數據。」

Appier處於AI生態系中的「應用層」
Appier處於AI生態系中的「應用層」,這一層的決勝關鍵在於:數據壁壘、領域知識、產業模型。

從上圖中可以看到,如果把AI生態系分為硬體層、基礎模型/通用層、應用層,Appier處於應用層。撇除硬體設施台灣本來就是重要的供應鏈,目前大多的台灣軟體公司也都處於應用層(不考慮SI的話)。

為什麼Appier要買下一家法國公司?

在DeepSeek問世後,攪動了一池春水。為AI生態系帶來的好處是「撿便宜」,API費用更便宜、更多的開源模型,「我們可以用更低的成本去取得更好的model(模型),當客戶為效能提升付錢、模型的費用降低,應用層就可以賺到更多錢。」游直翰說。

以為AI應用已經百花齊放?爆發還在持續進行當中。「這樣的趨勢對於應用層的公司,特別是在growth stage(成長期)的公司非常有幫助。」游直翰說。

而在應用層的競爭中,關鍵就在於「數據壁壘」、「領域知識」、「產業模型」。這也解釋了為什麼Appier要買下AdCreative.ai,隨著AI技術的成長,類似AdCreative.ai的技術有一天會變得唾手可得,每一天中國、美國都在釋出更先進的影像生成模型,但是各家應用層所擁有的數據、知識、調整後的模型就會是差異化服務的核心。

Appier的年營收數字再創新高、2027財年700億日圓的目標也顯得雄心勃勃,但真正值得關注的,或許不是這些「顯而易見」的財務成績,而是它如何在AI變革下調整自己。這些細節,比財報上的數字,都更能看出AI如何改變一家公司,甚至一個產業的運作方式。

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責任編輯:林美欣

本文不授權轉載

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