【觀點】仿販賣機的新購物網站「Snack&Munch」背後的3大值得學習的要點
【觀點】仿販賣機的新購物網站「Snack&Munch」背後的3大值得學習的要點
2011.04.22 | 人物

兩周前有個奇特的購物網站,得到一些關注,這個網站叫「Snack & Munch」,它的特色是──賣「零食」

你說,這有什麼好賣的?

有趣的是,它將自己定位成:「販賣機網站」,什麼意思呢?就是說這些零食,平常你應該是在販賣機裡面看到的那些東西,它把它們拿到網路上面來賣。既然到了網路上面來賣,它的品項就可以達到很多很多,這個Snack&Munch網站據稱有高達250種各式各樣的泡泡糖、巧克力……全都是你會在販賣機買到的那種樣式:小小包、吃一下就結束……。

也因為一般人應該不會上網,去買「一包」,請人送來?因此Snack&Munch的規定是「24包」,也就是說你上到這個網站,你要選24種,它算你24元,好像選「雷根糖」那樣,你在一片琳瑯滿目的零食前面,細心的選了24種,它就儘快猶寄過來給你,不需要郵費了。

大家會覺得,好啦,美國人或許有機會吃這一套,但亞洲這邊的城市地稠人多,便利商店四處都是,連自動販賣機都已經很難在這個地方好好生存,更何況是「線上自動販賣機」!大家想嚼泡泡糖、想啃一根巧克力,直接去樓下買就好了,順便抽根煙!幹嘛上網,等到最快明天才會送來給你24個?

但我覺得這Snack&Munch有至少三點,是值得我們注意的:

一、他們很會選題:很多人都是為了經營網購而經營網購,看準「網路上賣東西聽說有機會賺很多錢」,所以想辦法開了一家店,從頭開始學起。但是,要開什麼店,才是「藍海之店」?也就是沒人開過的店?比較安全的方法,就是找到現在已經出現的生意,在實體找得到的,但是目前因為很多原因還沒有放到線上去的!譬如五年前大家很關注那些「賣魚」的網站,可以讓你線上選新鮮的魚,冷凍宅配到你家;而在2011年的今天,Snack&Munch看到了一個還沒有人敢做的「把販賣機搬到網站上」,就做下去了。

當這個題目選定了,聽起來不太有道理,販賣機怎麼能在線上賣?但,他們也馬上享有了第一個「世界第一」──這個網站肯定能賣比平常販賣機還要多十倍的商品種類,它一開,就馬上擁有250種品項,成為世界第一販賣機。全球有上百萬台的販賣機,只要有人很喜歡買販賣機的東西,就算遠在東歐、北非、南澳……都可能上到Snack&Munch來買幾包!

二、他們可以破壞價格,重新訂定自己的遊戲規則:當他們將「販賣機」這種已存在但從未有人敢放上線的商業模式放到網路上面去之後,由於是「第一家」,變成他們可以制定自己的「遊戲規則」。他們一定發現,寄一包巧克力一定要運費,寄24包巧克力的運費也是相同,消費者肯定也知道這道理,所以,雖然平常在自動販賣機買一條巧克力可能只要0.55美元,但,當Snack&Munch斗膽賣到24包24美元,沒人吭聲,認為這是這種生意應該賺的錢。

但,真的應該這麼多錢嗎?說不定,24包根本只要12美元就可以賣到一般販賣機的水準了,請注意,這個網站,可不必和一般販賣機一樣,付「房租」或和「房東」對拆收入哩!意思是說,24包賣24美元,很有可能是賣得非常非常之貴,讓它的毛利非常非常之高,而消費者竟然甘之如飴,因為大家從沒看過這種生意模式,而且,平常買真的販賣機或許掏出兩張鈔票都覺得很奇怪,但是若是在線上刷了24美元,真的是「小錢」了,Snack&Munch利用價格上的心理落差,成功的賺到極高的毛利。

三、他們可借用從前大家熟悉的印象,搭著這印象,新網站看起來好像多年老朋友:由於Snack&Munch搭的是「販賣機」,大家都知道什麼是販賣機,所以Snack&Munch在「進貨」的時候,很容易和廠商談,而且廠商也不必特別為了Snack&Munch另外開一個規定。事實上,Snack&Munch就只要依平常販賣機與廠商談的管道進去,它就馬上談成了!做購物網站除了經營消費者,經營「貨源」也很重要,Snack&Munch一開始就在「貨源」的部份相對容易很多;另外,許多網路人一聽到「販賣機首次上線」,也都很熱心的幫忙轉寄、思考這個商業模式可行還是不可行,Snack&Munch這個「熟悉的陌生人」讓網路人都想到很多事情,幾位部落客寫了幾篇,為Snack&Munch做了好多免費宣傳。

現在讓我們來想想,雖然在城市裡是不能做Snack&Munch,但有什麼點子,是我們平常常看到實體在賣的,卻還沒有人斗敢將它「搬上線」?你就有可能享有Snack&Munch以上的三大好處,消費者也多了一個「熟悉的選項」可以花一花口袋裡的「錢錢」!

出自Mr.6部落格

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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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