其實，WeWork 崩壞的根苗，早在它創辦的第一天就已種下。
2010 到 2021 年，正是金融海嘯過後到 COVID-19 疫情爆發期間。這十年是全球資金最氾濫，進而催生最多獨角獸（市值超過 10 億美元新創公司）的年代，WeWork、Uber、Airbnb 等共享經濟代表皆屬於此。
拜 Facebook、Amazon 等平台巨擘的成功故事啟發，當時的新創圈迷信一種成功方程式：燒錢瘋狂擴張，再用擴張換更多的錢。
實際進行的作法是這樣的：畫出一個顛覆既有產業的美好願景，這種願景通常與運用既有閒置產能有關，而與真正的科技創新無關；接著盡可能的募集資金，資金用途多為行銷、補貼，而非研發生產；用鉅額行銷補貼得來的用戶推高自身公司估值，再募集更多資金。
2010 年成立的 WeWork，正是誕生在這種氣氛之中。年輕的創辦人兼行政總裁紐曼（Adam Neumann），非常巧妙地把一樁單純買低賣高、沒甚麼技術含量的「包租公」生意，包裝成高科技新創。
這個方程式要成功，有兩大前提：一、必須有願意出更高價錢接手的下家；二、必須能從用戶身上榨取足夠的利潤。只要缺乏其中一個，再高的估值也會變成泡沫消失。
WeWork 宣稱，它們塑造的辦公空間是基於大數據分析出來的結果。從選址、室內設計，甚至到要供應哪一種咖啡和餅乾，WeWork 都透過實驗，整理出一套演算法，以便最有效的構建、複製社群體驗，同時還能讓利潤極大化。
根據美國工會的數字，一般商業辦公室的人均使用面積是 250 平方呎，但 WeWork 演算法認為 50 平方呎才能發揮最大坪效，這種極致空間的運用能讓毛利達到 30% 至 40%。
它在辦公空間內放顯眼的偵測器，找出辦公桌、會議室和休息區最適合的配置比率，大幅減少不需要的空間，把原本需要三層樓才能容納的辦公室縮減至兩層樓，還額外增加陽台。
它還爬梳所有會議室使用資料，找出人數和會議室數量的最佳比率，這是決定裝潢的關鍵因素，因為會影響到要隔出多少間會議室，甚至是安裝多少部電話。WeWork 認為，機器學習的預測，比人為的預測的精準度高出 40%，能更有效安排裝潢與採購，減少不必要的支出，創造額外利潤。
就連餐廳也是一門學問。根據感應裝置蒐集回來的資料，阿根廷、以色列和荷蘭的工作者習慣自己帶便當和別人一起吃，因此需要較大的用餐空間，並設置更多雪櫃放飯盒、避免午餐時間大排長龍；紐約的工作者習慣叫外賣、聚集成小團體一起用餐，餐廳就不用太大。
2015 年，WeWork 併購 3D 立體模型科技公司 Case，其技術每小時可掃瞄完一層樓，讓裝潢團隊可瞭解實際的面積、窗櫺、門大小、牆面厚度，甚至是管道系統。這些的細部測量，讓空間設計更加精準，提升 WeWork 空間使用率 15% 到 20%，同時減少 10% 的建築成本。
WeWork 產品總監 Shiva Rajaraman 曾對投資人說：「我們建立的不是只有辦公室而已，而是『實體空間版 Google 分析』。」
硬件之外，軟件也是塑造氣氛的重點。擅長搞氣氛的紐曼，把體驗經濟發揮到淋漓盡致，WeWork 設有研發部門，專門研究如何讓工作者感到尊榮，全球每間辦公室都設有一位專職社群經理，透過總部開發的軟件，掌握哪位進駐工作者今天過生日、誰的公司最近獲得大筆投資，以便及早組織慶祝活動。
軟銀創辦人孫正義 2017 年拜訪 WeWork 總部時，只給了紐曼短短 12 分鐘的簡報時間，紐曼當即放棄傳統的報告方式，改帶孫正義走訪研發部門，展示新產品雛形：未來會員只要刷一下識別證，椅子就會自動調整成個人習慣的高度；辦公室門口將使用人臉辨識系統進出，且因設備為自行改裝，費用僅市價的 1 成。
那一次的簡報讓孫正義印象深刻，即使 WeWork 的募資階段早已擴張到讓人無法理解的「G 輪」（一般新創公司大約在 5 輪融資內就會被早期投資人要求獲利了結，WeWork 卻到第 7 輪還在繼續燒錢），孫正義仍大手筆注資 44 億美元，讓它總估值一舉突破 200 億美元，當時在美國僅次於 Uber、Airbnb、SpaceX 等明星級獨角獸。
孫正義的這個決定，不僅讓 WeWork，也讓他自己、軟銀、以及願景基金走向了崩壞之路。
