【2013賣家100強】 4位賣家破千票，大窩口木酢液達人異軍突起|數位時代 BusinessNext

2013網路人氣賣家100強評選活動，本周三（7/17）下午兩點進入人氣票選PK賽，進行42小時暖身啟動，已有超過1萬名網友投出選票！其中四位賣家優先衝進千票大關，包括網購常勝軍東京著衣、美保天后86小舖、自在系女裝達人LULUS，還有讓人眼睛一亮的大窩口木酢液達人，異軍突起闖入千票。

大窩口木酢液達人過去都以美容保養保健品類報名參選，今年度重新定調品牌，主打婦幼健康訴求，因此報名婦幼類賣家，票選首二日積極動員，投入許多資源應戰，在自家官網提供支持者任選27款產品體驗品的方式，成功在40小時囊括1200票！

2013年網路人氣賣家100強評選是本刊連續第五年舉辦，除了每日戰報上刊載的訊息之外，《數位時代》不會告知其他評選細節，包括實際票數、目前排名等，票選結束之後一周內，將在網站上公告各類別網友票數的前五名或前十名。此外，請留意！網友票數並非唯一指標！2013年評選指標包括：網友票選、評審評分、社群經營情況，指標占比與最終100強排名，將刊載在《數位時代》9月1日發行的雜誌之中。

投票網頁請點此去

網友票選時間：即日起至7月26日22:00

評選說明與每日戰報請點此去

各類別領先群(截至7/19上午11:30)

# 服裝（依名稱首字排序）

漢神百貨網路購物、東京著衣、東京浪漫RICO、艾咪E舖、玉如阿姨內衣、TWO DO、TM天母嚴選、STAYREAL AIRMALL、OrangeBear中大尺碼、LULUS

# 配件飾品（依名稱首字排序）

惡南宅急店、梨衣莎、美麗日記、東京靚包、艾美時尚A-MAY STYLE、台灣鞋網、S'aime東京企劃、ECO安珂、Aimee包包屋、2R手工真皮

# 美容保養保健（依名稱首字排序）

舞妍六色、船井生醫、美日多多、施巴官方購物網、北緯23.5、Neogence霓淨思、NARUKO牛爾、HAIR專業髮、Dr.Douxi朵璽、86小舖

# 婦幼（依名稱首字排序）

嬰之房親子館、蔓蒂小舖、愛戀小媽咪、童鞋城堡、哈韓孕媽咪、小丁婦幼兒童百貨館、大窩口木酢液達人、Song BabyのJoy、MallDJ親子購物網、32U童裝

# 食品（依名稱首字排序）

歐茶葉OK TEA、塔吉特、黑貓探險隊、起士公爵、香帥蛋糕、果貿吳媽家餃子、快車肉乾、克朗奇手作泡芙、卡滋爆米花、元祖食品

# 生活（依名稱首字排序）

戀家小舖、義廚寶精品鍋具專賣店、愛康環保抗菌衛生棉、培菓幸福寵物、動物王國寵物網、書寶二手書店、茉莉二手書店、雨傘王、亞洲3C批發王、PS Mall

# 3C家電（依名稱首字排序）

開星國、最便宜網路量販店、東京正宗、好買網、可傑有限公司、小婷電腦、YE's 3C、Norns、EcLife良興購物網、3C配件王

# 戶外/娛樂（依名稱首字排序）

轉蛋概念館、排汗專家、阿亮單車、台灣聯合訂房中心、小新樂器館、小閔的古典音樂世界

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。」

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。