Ginkgo Bioworks Holdings Inc.（下稱 Ginkgo）是一家位於波士頓的細胞工程與生物安全（Biosecurity）公司。該公司近日揭示了其近期裁員計劃的範圍，這些裁員從 6 月底開始。根據市場收盤後提交的一份證券申報文件，Ginkgo 表示計劃削減其研發和其他部門至少 35% 的員工，可能影響到其截至 2023 年 12 月 31 日的 1,218 名員工中的 426 名。
Ginkgo Bioworks News（基因線上國際版）Ginkgo 收入下滑被迫削減員工進行重組
Ginkgo 裁員影響日劇。繼 5 月初宣布「計劃」削減至少 25% 的「人事成本」後，於 6 月 17 日進一步「啟動」此計劃，意味將失去超過三分之一（至少 35%，等同至少 426 個職位）的員工，並進行文件申報。計劃內容包括在馬薩諸塞州劍橋市於年底（2024）前裁減 158 名員工，以及在加利福尼亞州埃默里維爾於 8 月前裁減 47 名員工，這些裁員已通過向相關州政府提交的勞工調整和再培訓通知（Worker Adjustment and Retraining Notifications，WARN）得到確認。
在申報文件中，公司表示，「重組計劃的總預期成本和完成時間尚未確立。」然而，預計初步的人員削減將產生至少 1,200 萬美元的遣散費和相關分離成本。
裁員計劃將未更高層面的策略進行準備，希望在未來一年內能將運營費用削減 2 億美元，包括將分散的設施整併為核心設施，並簡化客戶計劃（customer program）。公司在第一季財報發布期層分享這些細節。當時，聯合創始人兼執行長 Jason Kelly 評論道，「此趨勢需要被改變，我們正簡化銷售給客戶的內容，並改變創造營收的方式。」
Ginkgo 2024 年第一季：收入跌至 3,800 萬美元，跌幅達 53%
公告發佈後，Ginkgo 股價在 3 個交易日內暴跌 26%。這一下跌加劇其第一季財報中提及的挑戰，該財報顯示總收入從去年同期（2023 年第一季）的 8,100 萬美元大幅下降至 3,800 萬美元，跌幅達 53%。主要因素包括來自 K-12 檢測收入下滑，以及向學校銷售的 COVID-19 檢測用品的減少。細胞工程部門的收入也下滑 18%，跌至 2,800 萬美元，主要是由於早期客戶的收入下滑，但部分被大企業收入的增加抵消。儘管面臨這些挫折，Ginkgo 報告稱其季虧損從 2023 年第一季度的 2.16 億美元減少至 1.78 億美元，這主要是由於股票基礎薪酬費用和總運營成本的削減。
然而，Ginkgo 的「調整後息稅折舊攤銷前利潤（EBITDA）」與去年持平，為 1 億美元。顯示儘管努力減少營運成本，公司仍面臨重大財務挑戰，從其扣除非運營費用前的收益中可見一斑。雪上加霜的是，紐約證券交易所提出警告，其股價平均低於 1 美元的情況將面臨退市風險。
戰略朝向提升效率與財務穩健性
今年早些時候，Ginkgo 為提升其技術網絡，收購三家分子醫學新創公司，整合來自超過 25 家開發合作夥伴的產品。2 月，Ginkgo 收購 Proof Diagnostics，其「防患未然（future-proof）」的 COVID-19 桌面分析儀由 Broad Institute 著名的分子生物學家張鋒開發；紐約的 Patch Biosciences，專注於基因藥物載體的計算設計；劍橋的 AI 藥物發現公司 Reverie Labs。4 月，Ginkgo 擴展其產品組合，收購 Modulus Therapeutics 的幾項與細胞療法平台相關的資產，包括 CAR 庫。
在宣布裁員計劃後，Kelly 強調公司提升運營效率和財務表現的策略，核心目標是簡化客戶產品和運營流程以提高效率，並計劃將業務整合到將於 2025 年中期開放的先進實驗數據中心 Biofab1，希望優化工作流程與資源運用。
Kelly 也解釋簡化交易條款（streamline transaction）的現況，其目的是最大化知識產權（ intellectual property，IP）的價值，同時保持商業靈活性。他補充說公司在許多情況下進行簡化交易條款，並認為在進行商業活動時，過於複雜的交易條款可能會導致效率降低和進度放緩 。他相信通過這些改變，目標是到 2026 年底實現 EBITDA 持平，同時大幅減少中期消耗，以保持良好的安全邊際效益，並仰賴現有 8.4 億美元的現金餘額與無銀行債務。
最後一提，2023 年，Ginkgo 宣布與 Google Cloud 建立為期 5 年的合作，目的在建立聚焦於生物工程（Biological Engineering）與生物安全的新一代生成式 AI 應用平台，Google 也利用 Google Cloud’s Vertex AI platform 進行支援。兩家公司致力於開發加速 Ginkgo 新藥發現的大型語言模型。儘管面臨挑戰，但後續可期。
延伸閱讀：Google X Ginkgo：當代工廠式量產級數據遇見人工智慧©www.geneonline.news. All rights reserved. 基因線上版權所有 未經授權不得轉載。合作請聯繫：service@geneonlineasia.com
