Google和Amazon看似是兩家基因完全不同的公司:Google以廣告為生;Amazon則是一家電商。但是,商業世界中是沒有明確的界限的,哪裡有市場、哪裡有利益,大家就會蜂擁而至,這在網路巨頭之間也不例外。當人們都在談論Google和蘋果之間的風格路徑差異的時候,可能大家沒有注意到,Amazon正迅速成長起來,並已經成為了Google最強勁的競爭對手之一。

雙方不僅在各自的核心業務領域(零售和廣告)展開了激烈的競爭,並且在不斷擴展自身業務線的過程中,在智慧型手機、串流媒體、雲端運算、無人機等非核心業務領域也形成了直接對抗。市場研究公司Forrester Research分析師James McQuivey表示,Google和Amazon正朝著同一個目標前進,那就是:雙方都希望在用戶有任何需求的時候首先想到的是自己

核心業務的競爭

零售業務領域

雖然Amazon的核心業務是出售各類商品,Google則是廣告銷售,但這兩項業務本身就是有所重合的,因此兩家也不可避免的會產生競爭。Google希望用戶在想要購買藍牙耳機或登山靴的時候,首先想到的是使用Google的搜尋引擎,這樣它就可以向用戶展示相關產品的廣告。但調查顯示,現在越來越多的網購用戶直接在Amazon上進行搜尋,並不通過Google。

ChannelAdvisor公司(一家幫助零售商管理在線廣告的公司)的執行長Scot Wingo說:問題就在於,消費者在網購的時候會從哪裡開始?Google一度長期統治這個領域,是人們進入網路世界的首選入口,包括網購。但如今Amazon奪回一城,至少已經開始成為大部分衝著網購去的用戶的首選入口。

一些分析師認為,Amazon的崛起與行動網路的發展密不可分。不同於瀏覽器對PC 網路世界的統治地位,App才是行動網路上最重要的入口,由於智慧手機和平板電腦的的使用率越來越高,下載和使用Amazon官方App的用戶數量也越來越多。Amazon的App可以直接搜尋商品,並且只需很簡單的幾次點擊就可以完成整個購物過程。因此對於網購用戶來說,先在Google上搜尋再跳轉至Amazon網頁進行購買的購物方式已經不太適合行動端的購物體驗。

對此,Google也有應對措施,利器就是其擅長的廣告業務。2012年底,Google推出了新的廣告產品Product Listing Ads,這可以說是一個專門針對中小企業推出的廣告產品。PLAs同樣是關鍵字廣告,和自然搜尋結果一起出現在搜尋欄裡,但當用戶把鼠標移到搜尋結果上時,搜尋欄的右邊就會出現這個商品的圖片和具體資訊,包括價格、用戶評論等。從數據來看,PLAs在吸引用戶點擊和購物方面卓有成效。最初,PLAs是免費提供給商家的,但是後來,它也開始向商家收費。但Amazon並沒有接入PLAs廣告系統,這將會影響到Amazon商品展示的位置和訊息量,從而大大降低從Google導流過去的用戶量。

在與零售相關的領域,兩者也打的不可開交。例如,在支付服務方面,Google率先推出了Google Wallet用於線下的手機支付場景。而就在最近,Amazon也在線下支付領域頻頻動作,先推出了管理禮品卡/會員卡的Amazon Wallet,後又推出了信用卡刷卡器Local Register。再例如,在當日送達服務方面,Amazon不僅在全美大量建設大型倉儲設備,還率先在去年底推出了Prime Air服務,即「利用無人機在半小時內把快遞送到你家」的一項服務。而就在今年8月底,Google公開了其秘密進行了2年的無人機計劃Project Wing,也將主要用於送貨。

廣告業務領域

而在Google的核心業務領域——廣告方面,Amazon也已經開始佈局。在廣告行業,Amazon一直被稱作「沉睡的巨人」,因為它匯聚了大量的與消費相關的數據,在廣告主眼中價值不可估量。多年以來,Amazon一直在自己的網站上投放廣告。2010年底,它悄悄的開始在第三方網站上為廣告主做精準廣告的投放,卻一直沒有被披露,直到2012年年中,Amazon才正式將其命名為「亞馬遜廣告平台」(Amazon Advertising Platform)。這項服務將與Google Adsence產生直接競爭,並且,分析師都非常看好這項業務,認為很有可能成為Amazon 的下一項支柱性業務,雖然在營收上尚無法對Google造成威脅,但難說Google就沒有感受到壓力。

非核心業務的競爭

行動數據領域

Google在行動領域通過Android執掌一方天下。通過Android,Google大量置入其搜尋引擎、地圖、支付等自有服務,不僅帶動了Google廣告業務在行動端的發展,也幫助Google獲取了大量用戶在行動端的使用數據。而Amazon也相繼推出了Kindle Fire和Fire Phone,希望構建自己的行動生態。為此,Amazon用自家服務大量替代Google的服務,比如默認的應用程式商店就是Amazon Appstore而非Google Play。並且,這對於Amazon獲取用戶全方位的需求和行為數據也很有價值。

數位娛樂內容領域

Google有YouTube,Amazon也有針對Prime會員的Instant Video影音服務,並且這兩年也一直在做自己的影音內容。近期,Amazon則花10億美元收購了遊戲影音直播網站Twitch,這也是Google一直覬覦的對象。Twitch不僅有堅實的遊戲用戶基礎(大部分是年輕的用戶),有助於Amazon將其數位娛樂內容版圖擴張至遊戲領域;還有著很完備的影音串流媒體基礎設施,有助於Amazon未來搭建串流媒體服務。

雲端運算服務領域

雲端運算服務是一個利潤可觀的商業領域,尤其是企業級雲服務,正成為越來越多中小企業的選擇。目前,AWS是企業雲服務的領先者。有報告稱,AWS正成為史上增長最快的企業雲服務之一,很大程度上支撐了Amazon近年來的股價上漲。Google也不甘把這麼大塊蛋糕拱手讓人,於是也藉助自身強大的數據承載能力和高效的計算能力推出了Google app engine。從客戶上來看,AWS既有Netflix和Instagram這樣的網路企業,也包括NASA、中情局等重量級客戶。而Google的雲端運算服務相對年輕,其客戶包括Snapchat、Secret等。

兩者在雲端運算服務商一度大打價格戰。光腳的不怕穿鞋的,為了追趕Amazon,Google在今年3月宣布下調其雲端運算服務的價格,其中數據庫服務BigQuery價格跳水達到85%之高。Amazon也不甘心,隔天便宣布了降價措施,最大降價幅度達到61%,大有與Google對抗到底的意思。

科技界的分析人士認為,Google和Amazon之間的競爭只是未來網路發展的一個縮影。網路巨頭們都在爭相擴張自己的業務線以覆蓋更廣泛的服務領域,希望最大限度的將用戶留在自己手中。在這個過程中,網路巨頭們不可避免的會進入彼此的核心業務領域,或同時進入新的業務領域。因此,巨頭們的針鋒相對在未來將會越來越普遍。

本文出自36氪

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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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