改變零售樣貌的10間熱門網路新創公司(上)
改變零售樣貌的10間熱門網路新創公司(上)
2012.02.08 |

2010年,主打品牌內容是零售業者和各品牌的主流趨勢。2011年,焦點由品牌內容轉移至品牌娛樂。現在進入2012年,大家的目光將投注於內容的培養與聚集。藉由有創意地使用PinterestTumblr等分享網站,各家品牌更能吸引消費者。

首先,零售業者先張貼出視覺效果佳、吸引人的圖片,讓網路用戶/消費者看到,接著消費者便可將圖片轉貼到其他網站,這些圖片將直接連結至商品網頁並鼓勵消費者向客服人員詢問商品資訊,於此同時零售業者的品牌知名度便藉此建立了。

電子商務、搜尋和社會行銷的未來現在已和消費者的個人分享偏好相結合。以下是十個值得大家注意的產品發掘與分享網站。

  1. Mulu

mulu

於2011年12月才推出的Mulu是一個讓大家可以分享自己所愛,還能讓世界更美好的社交平台。Mulu的用戶可以推薦商品、詢問建議並為自己或想支持的社會事業賺錢。Mulu的CEO及創辦人Amaryllis Fox表示,主演戀夏500日的Zooey Deschanel和她與朋友成立的HelloGiggles,就是透過Mulu支持非營利組織「826 LA」。

  1. Stipple

stipple

Stipple借助雲端服務的力量推動互動式商務及網站圖片的內容。當消費者將滑鼠移過「有點狀標誌的」(Stippled)圖片,就會顯示出圖片中人物、地點、商品及價格等相關資訊。Stipple這項等待專利權中的技術讓商務和內容標籤能在它的網絡中與圖片同步顯示。

Stipple的CEO及創辦人Rey Flemings表示,許多品牌因為沒有在網頁上的照片中標出它們的產品而損失了上千上百萬的收入。被編輯介紹的圖片能產生數十億的網頁瀏覽量,假如圖片中有某一品牌的商品,人們卻找不到任何該商品的相關資訊,這個品牌就損失了行銷價值和收入。

  1. Buyosphere

buyoshpere

由數位化先鋒及作家Tara Hunt創立的Buyoshpere是時尚、室內裝飾和零售界的Quora。假設消費者想買一個100美元以下的iPad套,透過Buyoshpere,就可以在它的社群上詢問其他用戶的建議,其他用戶可推薦附有直接連結網址的產品,如此便能省去在一堆無關的圖片中海底撈針的麻煩。更棒的是,Buyoshpere也歡迎各公司、品牌積極在它的平台上推廣自家商品。

  1. Stylmee

stylmee

2011年12月推出的Stylmee是第一個能讓時尚及室內設計社群的用戶,創造虛擬3D精品店的iPad app。用戶可以自由設計他們的精品店,由他們最喜愛的零售商和品牌,自選地板、內裝、傢具擺設、飾品和服裝來創造自己的專屬店面。每一個動作都會替用戶賺得點數,這些累積點數可用於他們的經營活動也可兌現。

這個app結合線上購物和產品分享(透過與Twitter和Facebook整合進行),還運用社交遊戲的機制以提高品牌參與度。對品牌及零售業者而言,此應用程式提供直接展示最新系列商品並獲得回饋與增加曝光度的能力。

  1. Svpply

svpply

視Pinterest為主要競爭對手的Svpply,讓網站成員能追蹤想買的東西,並瀏覽個人化的商品更新資訊。用戶可以透過管理工具將他們在Svpply上的活動和自己的部落格結合,零售業者也可在自己的電子商務網站新增「加到Svpply」的按鈕與Svpply接軌。

來源:Mashable

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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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