【觀點】Amazon改造人類的「送禮系統」並申請專利，讓「送錯禮」永遠不再發生|數位時代 BusinessNext

這星期看到全球最大商店Amazon傳出一則消息，Amazon最近剛剛申請了一個新專利叫作「送禮轉換系統」(Gift Converter)。

一間購物網站，什麼時候會和「禮物」扯上關係呢？

嗯，你可能已經猜到了！如報導所說，這樣的一個禮物系統，其實是為了要對付我們日常生活中某一個經常發生的問題，幾乎每個人在一生中一定碰過這樣的問題──

你在Amazon上面精挑細選，買了一個漂亮的「相框」送給朋友，進入購物車後，你在付款的欄位上面填了自己的信用卡號碼，但將「寄送地址」填了朋友的地址，要Amazon直接寄給朋友吧。想像，她一定會很高興，大學老友在她的生日，寄來這麼一個驚喜！

朋友收到後，花容失色，驚喊：「唉呀呀，我最討厭白色的衣服了，看起來很胖！」

或者大叫：啊呀呀，我不喜歡這種毛衣，我對它過敏哪！拿開拿開拿開！

如果你是收禮者，收到不喜歡的禮物，通常唯一的解決方案就是將這件衣服拿去送給你的其他朋友，他們稱這動作為「Re-Gifting」，中文優雅一點稱為「借花獻佛」。換句話說，雖然現代的購物網站如此先進、方便、迅速，甚至可以神奇的做到24小時到貨、沿路運送路程完全透明化，但，當一個朋友不幸收到「爛禮物」，竟然只能傷心的默默承受。

你說，有些網站可以「原封退回」？

但你確定嗎？你敢嗎？就算這間購物網站寫的很清楚，可以「毫無痕跡」的讓他退貨，很多人還是覺得不安心，「萬一送禮者知道怎麼辦？」這是多沒禮貌、多傷友情的事！況且這又不是你的錢，幹嘛管這麼多，乾脆就拿去借花獻佛吧。換句話說，真的，網路購物如此先進，但當我們收到爛禮物的時候，仍然非常「不網路」，竟然必須仰賴實體又沒效率的人際關係來「消化」掉這個爛禮物。

Amazon聰明的想到了這麼一個狀況，也知道一般的「免費退貨」可能無法解決此問題；當你必須遠端送禮，表示和這位朋友已經疏於聯絡，送錯禮物的機會很大，當禮物送錯，Amazon也一起被罵。因此，Amazon決定豪氣一點，想辦法徹底解除「送錯禮」的問題，讓它永遠不在人類世界裡發生！

怎麼做？

Amazon打算讓收禮者「先發制人」。所謂「送禮轉換系統」，就是Amazon想辦法讓每一個人在線上先設定「我喜歡什麼東西」、「我不喜歡什麼東西」，當有人要送你東西，Amazon會想辦法確保你收到你喜歡的東西，不會收到你不喜歡的東西。當然，為了保護你的隱私，Amazon是不會告訴朋友你到底喜歡什麼東西的，但是，當朋友指定要送禮物給你時，Amazon會貼心的幫你的朋友「檢查」一下，這個禮物是不是有「踩線」啊？有沒有「犯規」呀？

你說，我不需要這系統，只要是「禮物」我都要！但，你確定嗎？譬如說，你最近變胖了5公斤、腰圍變粗2個尺寸，你的朋友還是在買34腰給你，你可以在Amazon上面註明，其實你是36腰了，當朋友好心的購買34腰牛仔褲，會跳出警告：「別送這個！」朋友不知道為什麼，直到他試了36腰才終於知道為什麼。如果你連這個殘酷的「36腰」事實都不想讓你朋友知道，那麼你可以先在Amazon選好幾樣你最喜歡的物品，譬如相框，當你朋友選了一條34腰的褲子送給你，Amazon會說「別送這個！」然後馬上建議你的朋友，「不妨買這個相框吧！」如果你在Amazon設定了好幾樣東西，Amazon還會自動挑選價格最相近的，建議給你的朋友！

這樣一來，你可以永遠都從Amazon收到你想要的禮物。甚至，視你的「送禮轉換系統」的設定，還保有收到禮物時的「驚喜」成份。

Amazon這項試圖改變人類送禮習慣的創舉，在上週宣布之後，帶來了一些質疑。譬如美國有一位「禮儀大師」Anna Post 對這種新的送禮法大肆批判，她重砲的說，這套系統是「不誠實」(Dishonest)！她認為，朋友之間，如果收到不喜歡的禮物，將它「退回」並不會太沒禮貌，不過，假若還沒被送禮物，就先拒人於千里之外，「不准送這個！」「不准給這個！」才是真正的「沒有禮貌」。當然這種「禮儀專家」顯然已經跟不上時代，沒有意思，但也從這邊看出，如果十年後每一個人的每一樣商品都是線上購買，那麼Amazon在做的「禮物轉換系統」真的是在改變人類已久的送禮禮儀，它現在就先將專利權申請下來，竟然還讓他申請到這樣的專利權，將對其他購物網站帶來災難。

更重要的是，長期來看，Amazon成為大家送禮物的不二選項，但在短期內Amazon也得到了很實質的好處──有一些人會開始真的填入他們的喜好。這玩意在十年前稱作夢想清單、wish list，告訴Amazon你喜歡卻還買不起的物品，等到它降價，Amazon自動告訴你，現在比較少人會去自動填寫「夢想清單」了，所以Amazon想出另一招「禮物系統」，讓你再回去填寫你想要的東西；人人都這樣填寫，Amazon就知道大家的喜好，可以促進消費。

通常一個網站想要「改變」人性，是不太可能的，但Amazon竟然能夠去察覺人性之中的這麼一個微妙的、尚未被解決的「禮物問題」，並創造一套新系統來解決它，甚至還可以為這套新系統申請專利保護，讓其他購物網站永遠無法跟隨抄襲，對Amazon這間老公司來說，真是可貴！

現在，第一件事，其他購物網站應該趕快研究一下此一「送禮」專利權，在其它國家比Amazon先搶下來，別讓Amazon捷足先登？

另外，聰明的創業家們，我們的生活中，還有哪些尚未解決的人性問題呢？

還有誰可以想出類似「送禮轉換系統」的、結合人性的超級創意？靠這一套，可以吃整輩子、好幾輩子。

（原文轉載自Mr.6部落格）

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。