網路微型創業最好的時代,Now(上)
網路微型創業最好的時代,Now(上)
2007.03.01 | 人物

上次我提醒現在想在網路世界創業的朋友,別錯把平台提供拆帳給你的經營模式,誤認為是自己的營運模式。要知道這樣做的結 果,你只是造就了別人的模式,你自己的模式還卻沒有影子呢。但到了文章最後,我忍不住又自己提問:有沒有可能我們可以棲身在既有的平台(類似廣告平台或電 子商務平台),借用它提供的機制或收入,有計畫地逐步建立自己的事業?

這種先寄人籬下、再展翅高飛的模式,或者我可以把它稱為是一種「身在曹營心在漢」的發展模式,是成立的嗎?存在的嗎?

事實上,以我的看法,它不但成立,而且現在可能就是網路上最好的創業時代。即使台灣目前的經濟環境看起來諸多不樂觀,而中國大陸的網路事業又過度浮濫之下,我還是持這樣的想法。最主要的原因之一,就是這些媒體或商務平台的存在,使得嘗試摸索的風險可以大幅降低的緣故。

讓我來試著說明發生在自己身上的例子。

二○○○年我創辦並參與工作的入口網站「PC home Online網路家庭」決心要跳入「電子商務」的領域(請參見http://www.pchome.com.tw)。這裡所說的電子商務,並不是提供市集 機制讓別人來交易的平台,像一般入口網站常常做的那樣,而是自己一肩擔起提供商品、促成交易,並完成收款、送貨等一切服務與責任的B2C電子零售商。

之所以下了這項決定,也有它的環境背景:當時正是美國Nasdaq網路股災延燒之際,全世界經營網路事業的工作者都有莫大的壓力,就算你的模式再對、成長 性再好,只要當下不賺錢,大家都當你是不該存在的「燒錢機器」(事實當然不是如此,即使是實體世界的新事業也常有不賺錢的投資期,只是那時候投資圈除草太 急,連正在抽芽的稻秧都砍了)。

我們當時也求平衡心切,一方面把許多成長快速的免費服務都停了(現在回頭看當然心疼、後悔不已),另一方面則覺得網路廣告的成長太慢,也許必須尋找一些其 他收入,在若干可能性當中,我們就選擇了直營電子商務。其他入口網站顯然也有相似的壓力,大家不約而同在同一時間找了若干新收入項目。在大陸的入口網站之 中,有的找到「短信息」(short message),像「新浪」;有的找到「線上遊戲」,像「網易」。在台灣,流量最高的「奇摩」選擇賣給了「雅虎」,獲利出場;最老牌的「蕃薯藤」則加重 了他們的接案和技術服務,做為增加收入的手段…。

選擇電子商務並不是容易的事。在那個時候,儘管亞馬遜(www.amazon.com)與eBay(www.ebay.com)的例子已經舉世皆知,但在台灣或亞洲其它地區,你想要率先打造一個電子商務服務,你還是要一切從頭開始。

你要找到可以提供商品的供應商(還要向他們解釋網路是什麼),你要開發一套網路程式系統(包括產品上架、交易,以及相應的進貨、銷貨、存貨等會計系統整 合),你還要解決當時金流、物流都不為網路事業服務的問題(不要以為美國公司解決了整合問題,亞洲地區的網路事業障礙就自動解決了)。

我還很記得當時銀行 界的朋友親口告訴我,他們為網路交易設定的信用卡交易金額上限是零,意思是他們根本不相信電子商務這回事,表面上他們也讓網路公司成為信用卡認證交易商, 實際上他們根本不讓消費者可以刷卡成功。

習慣也不是一夜之間可以建立,消費者也有很多人不相信網路上的支付機制(也沒有太多網路公司努力克服消費者的信賴門檻);我也還記得當時有一些比我們走得 更早的網路零售商,因為擔心消費者不敢在網路上付款,改採送貨到府並收款的模式,一開始雖然很成功,但也因為沒有完整解決消費者在網路上的交易流程,最後 無法變成真正的電子商務。如今這些「中間型」的網路零售商,有很多已經不在或無足輕重了。

六年過去,這些機制和習慣當然都被相信電子商務的從業者(包括我們自己在內)一點一滴地解決了,當中不免要犯各種摸索的錯誤、和付出各種嘗試的心血,現在大家看台灣的網路交易視為當然,真正從中間走過的人不會覺得這是容易的事。 **
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但如果是今天我重新開始從事電子商務又將如何?我發現技術開發與解決方案不再是關鍵,反而可以回到商業的本質去思考。現在電子商務基本上已經變成一種「環 境」,人人得而用之。消費者已經接受並且熟悉電子商務,商品的供應商已經把電子零售商看成是重要的通路,銀行已經接受進而努力爭取電子商務的支付服務,物 流業者也完全明白電子商務是他們的機會。現在,你所要做的工作和實體零售商一樣,你要找到一種商品領域,並且想出一種可以感動消費者的服務概念。

譬如說你相信市場上有些消費者對特殊的進口蔬菜有需求(他們可能是熟悉西式美食、或對西式美食有嚮往的人),如果你能找到有能力供貨的蔬菜進口商合作,而 你自己對這些產品又有品味判斷與解釋的能力,如果你又能提出某種有競爭力的價格和服務,也許你就有機會展開一個屬於你的電子商務生意。至於支付機制、金 流、物流,你都找得到第三方來為你服務。

更好的消息是,即使台灣的電子商務已經蓬勃發展(中國大陸也挺熱鬧了),但你仔細觀察,就可以看出商品與服務的空缺還太多太多。不像實體世界,幾乎每一個 領域都很成熟而擁擠,也常常有一、兩家很堅強的領先者;但在網路零售業的世界,有很穩固的領先者的商品領域並不多,你很容易一投入就成為那個新領域的第一 名或第二名,這是何等誘人的事。

最讓我感到心動的是,這些領域都可以「切小再做大」。意思是說,你可以把領域畫得很窄很小,才在其中做得很全很精;譬如你只賣醋(領域很小),但你卻有來 自全世界一千多種不同的醋(做得很全),你又慢慢累積了關於這些醋的來歷與特色的種種描述(很精),如果還加上許多網友的討論就更棒了(web 2.0的精神)。有些冷僻的商品周轉不是很快也沒關係,比起佔有店面面積的壓力,你的處境好得太多了(你甚至可以向消費者解釋,某些商品他們購買你才下 單,時間會較長,在電子商務這也是消費者接受的事)。

切小的另一個意思,指的是創業者如何調節他自己的事業規模,這就要利用到既有的商店平台了,但我們得下一次再討論它。(本文載於2007年 3月 149期數位時代)
 

關鍵字: #創新創業
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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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