「龜兔」合作，就能創造新火花！有效建立兩岸電商營銷模式|數位時代 BusinessNext

今年邁入第五屆的「兩岸電子商務產業合作及交流會議」(搭橋專案)昨(9/12)於台北圓山飯店舉行，並邀請兩岸電子商務產業相關人士到場進行專題演講與交流分享，包括PChome US技術長王稜翔、eBay亞太區副總顧問廖志遠、遠傳電信網路技電子商務副總洪小鈴及中國支付寶海外事業部副總黃丹楓、騰訊電商控股市場副總經理林文欽、淘寶旅行總裁李鑫等人都到場參加。

在「掌握自我核心優勢建立電商營銷模式」的綜合論壇中，台科大管理學院教授盧希鵬以「龜兔四次賽跑」的寓言故事開場。他說，第一次賽跑中，烏龜因為了解自己的定位並且堅持到底，所以贏得比賽。第二次賽跑中，兔子謹記教訓不貪睡，發揮原有的核心能力而贏得比賽。第三次賽跑時，不服氣的烏龜發揮創意，向兔子提議換一條跑道比賽。沒想到新的路線卻出現了一條河，所以不會游泳的兔子又輸給烏龜。最後，龜兔又比了一次賽跑。經過三次比賽，已成為朋友的兔子和烏龜終於懂得團隊合作，兔子先背著烏龜往前跳，遇到河流時再由烏龜背起兔子，因此完成了成績最好的一次賽跑。盧希鵬總結，故事中提到的「定位」、「能力」、「創意」、「合作」便是四個關鍵重點。

圖說：從左至右分別是麥包包總裁葉海峰、美麗說創辦人徐易容、派代網總裁邢孔育、台科大管理學院教授盧希鵬、大樸網創辦人王治全、網勁執行長游士逸、PayEasy總經理林坤正、GOHAPPY營運長林麗君

GOHAPPY營運長林麗君表示，經營網購事業時，定位、能力、創意、合作這四點的確非常重要，但更重要的是必須了解自己位於哪一個階段。

推出「我的一畝田」計劃、媒合企業認養本土稻農的PayEasy總經理林坤正認為，台灣人口少、市場小，很難跟中國比數字。但台灣人的價值在於讓產品畫龍點睛，並且擁有更細緻的服務和感性思維。而中國的廣大平台和魄力則是值得學習的地方。

網勁科技執行長游士逸則繼續延伸「龜兔賽跑」的故事。他說比賽到一半時開始下大雨，因為路面淹水，所以兔子只能爬到烏龜身上。游士逸表示，兔子和烏龜的基因不同，所以「會做」和「不會做」的事情不一樣，就如同台灣和中國的基因也不一樣。台灣有中、美、日及東南亞新移民等的異質文化，若兩者能跨界結合，就會產生新火花。

經營家居品牌的大樸網創辦人王治全說，設計人才在中國的需求僅次於工程師。因為目前中國的設計人才多半喜歡進入汽車、手機、電視產業，不喜歡往生活家居領域發展。他提及自己參觀華山、松山文創園區的經驗，希望台灣設計人才可以多投入中國市場。

電商交流平台派代網總裁邢孔育笑說，「龜兔賽跑」其實還有一種版本，就是「烏龜認了一個乾爹」！邢孔育認為，台灣在思考電子商務發展時，習慣「把自己從中國發展的洪流中獨立出去」，希望台灣人可以開放一點。女性商品導購社群美麗說創辦人徐易容表示，台灣的商品在中國具有影響力，且「台灣就像是水晶球」，由此可以預視到未來將發生的事物，重點只在於台灣人是否願意到中國發展。

麥包包總裁葉海峰則說了另一個版本的「龜兔賽跑」故事：烏龜邀兔子再比一次賽跑，但這次由烏龜定比賽規則，並且規定「誰先跑到家」就是贏家。而就在兔子快跑到家時，烏龜只氣定神閒縮回自己的殼便贏得比賽。葉海峰表示，烏龜贏在「訂定規則」且兔子事先並不知道烏龜的規則。他認為「每個人的目標不一定要和普世價值相同」，中國電子商務產業中的主流價值從規模到盈利都有，端看自己決定。但如果可以自己定義遊戲規則，也可以在短時間內實現目標。

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。