3116億網購市場 萬名賣家搶進
3116億網購市場 萬名賣家搶進
2009.09.01 |

今年網路人氣賣家第一名是來自台南的依蕾特布丁,靠著一杯杯單價三十元左右的鮮奶布丁,去年營收破億元;前十名中專攻流行女裝的東京著衣,剛用七位數字買下網路品牌Yoco誘果;銷售大尺寸女裝為主的Orange Bear,正準備遷往兩百八十坪的辦公室,再買下九百坪的倉儲,疏通現有擁擠的物流中心。在金融海嘯橫掃過後的不景氣時代,網路賣家卻感覺不到一絲冷氣。

開店平台興起,活絡市場

台灣網路購物市場規模有多大?根據資策會MIC預估,今年市場規模將達到新台幣三千一百一十六億元,較去年成長三○.四%,其中預估B2C的市場規模為一千六百八十八億元,開店平台、購物網站都屬於此類,較去年成長二六.五%,而C2C的市場規模則為一千四百二十七億元,主要指雅虎奇摩拍賣與露天拍賣,較去年成長三五.二%。

三成以上的成長速度,除了新興產業的自然成長之外,各種類型電子商務網站的崛起,也是促使成長的原因,尤其是去年接連兩個實力十足的B2B2C(企業對企業對消費者,在此指購物網站對網路賣家對消費者)開店平台開站,帶動新一波風潮,分別是「台灣樂天市場」與「雅虎奇摩超級商城」。

前者由日本電子商務網站一哥樂天市場,與台灣超商龍頭統一超商合資組成,挾著日本成功的開店平台經驗,與統一超商在物流、通路上的優勢,一年之內延攬八百五十家商店,特別是許多首次開店的賣家,包括不少台灣在地美食的知名老店。

緊接著在下半年,台灣流量最大的入口網站雅虎奇摩,以旗下最熱門的拍賣平台為根本,開設全新頻道雅虎奇摩超級商城,初期集結拍賣裡的知名賣家提高頻道知名度,如銷售日系女裝的Joyce Shop、男性服飾的男人幫Man's Shop、孕婦裝的艾琳媽咪屋……,再透過「共用搜尋」(當網友在使用拍賣搜尋列的時候,搜尋到的結果將包括拍賣與超級商城)的方式,將拍賣流量巧妙導入,目前已有九百名賣家進駐。

兩大潛力新星加入開店平台市場,既有的平台業者也不斷成長。開站三年的PChome Online商店街在去年十一月一舉突破五千店門檻,因其聚集效應,近半年已再增加千餘位賣家,總數已高達六千五百多家。而原先經營雅虎奇摩購物通的網勁科技,在與雅虎奇摩結束合作關係後,賣家已移轉到網勁自營的oBuy全買網,藉由網勁在中國淘寶網台灣館的經營有成,賣家能近一步瞭解中國市場。

除了名為「開店平台」的網站之外,其他還包括C2C的雅虎奇摩拍賣、露天拍賣,以及B2C的雅虎奇摩購物中心、PayEasy、GoHappy等,皆提供賣家以自有品牌的方式,在網站內經營賣場,而不只是供貨商。因此在各平台業者的用心拓展之下,台灣現有專職網路賣家約有一萬人,提供吃喝玩樂、穿戴騎乘、無所不包的商品類型。

品類及來源,決定經營模式

雖說市場規模高達三千多億元,但消費者普遍期待網路商品是低價的,因此網路賣家的毛利依商品類別和開店平台不同,會有很大的落差。

大眾市場的服裝、配件類約是五%到一○%,食品類較高,可到一○%至二○%;若是分眾類型的主題商品,則可更高一些,但訂單量比較難大幅躍升。至於在平台的開店費用,月租費從數千到數萬元不等,每筆成交的交易費用抽成從二.五%到六%,都使得每個賣場的毛利不同。

不只是品類與所選擇的平台影響收入,更重要的是商品來源!自行研製商品的賣家,因為可從材料開始掌握,省去中盤、大盤商的轉手,也就多些利潤,但研發成本相對較高,例如依蕾特布丁、以自製女性平價牛仔褲起家的JJS時尚流行網、銷售平價女包的PG美人網等。另一方面,大量批貨則是最快的創業方式,但因為同質性高,市場上削價競爭成為常態,普遍毛利不高,關鍵在於衝出銷量,將有不錯的利潤,東京著衣、Orange Bear、銷售彩妝與保養品的86小舖皆為此類。

此外,店長少量挑貨與代理國外品牌的賣家,因為商品的稀有性,有機會做出不同於薄利多銷的模式。少量挑貨靠的是店長個人特質與挑貨眼光,例如一天只銷售一件物品的瘋狂賣客、將海鮮從產地直銷的海鮮市集;代理國外品牌則是難在談定代理權,以及在還未賣出商品,就得給付代理費用的創業成本之下,壓力較其他類型沉重。

至於六成擁有實體店面的網路賣家,經營挑戰則在虛實通路的互流與市場區隔,但終歸是多一個銷售管道,對於營收和毛利將有正面幫助。

商品來源決定經營方法,影響賣場行銷方法、新客與熟客比例,《數位時代》本次依五大商品來源,作為「網路人氣賣家一百強」成功的模式分析。

在名單裡,前三多的類別是服裝類二十八家、食品十七家、配件飾品十二家,三者相加已佔比五七%。其中有一半的服裝賣家以日系風格為主,食品有十三家是休閒類零食,配件飾品七家是專賣流行女包,顯示同類型賣家集中,也意味著市場裡還有許多可經營的品類、風格空間。資策會MIC資深產業分析師劉楚慧建議:「台灣線上購物廠商可朝向區隔產品市場定位、活化網友互動機制與搶佔海外合作商機等三個方向發展。」

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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