LINE買賣市集11月中台灣上線，直接尬上Yahoo奇摩|數位時代 BusinessNext

行動電商大爆發，除了Yahoo奇摩力推手機購物外，即時通訊LINE也準備搶進行動購物，來自日本的行動購物應用程式「LINE MART買賣市集」，即將在台發表，預計11月中旬上線，今天在LINE台灣官方Blog網頁釋出體驗名額，賣家通過申請依上架商品數量可獲紅利點數，上架50件最多可獲1,000元紅利點數，未來上線可等同現金抵用，而且未來上線後與日本一樣採用免費制，類似拍賣平台，個人用戶對個人用戶在「LINE MART買賣市集」交易，但完全不收上架手續等費用。

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（看好行動電商的爆發力，業者積極搶攻，除了Yahoo奇摩有超級商城App推出外，即時通訊LINE也準備推出LINE MART買賣市集。照片來源：Yahoo奇摩）

台灣智慧型手機普及率已經由51.4%成長至58.7%，台灣消費者每天花197分鐘用手機上網現象，促使Yahoo奇摩發表「Yahoo奇摩電子商務紫皮書」，特別聚焦行動購物趨勢，Yahoo奇摩電子商務事業群總經理王志仁表示，以手機購物族成長3成的成長速度來看，預期網購人口中行動購物族群的比例在年底將過半。

Yahoo奇摩以經營媒體的優勢，切入電子商務銷售，而且積極搶進手機購物，就是看好手機購物的爆發力，而在手機上擁有千萬用戶數的LINE，自然也不會放過此商機，目前LINE正積極籌備行動電商的布局。

LINE在官網上表示，「LINE MART買賣市集」是誰都可以輕鬆上手的購物應用程式，顛覆你的行動市集想像，新品、二手商品，輕鬆簡單就能用手機購入，賣家只需2分鐘就能上傳商品開始販售，讓大家都能輕鬆快樂的購物體驗，賣家申請搶見體驗資格是平常有使用LINE 20歲以上民眾，男女皆可，平常有使用Android或iPhone等智慧手機者，9/15至9/21要完成報名申請，9/29會以電子郵件通知。而目前在日本已實施的團購與送禮等服務，台灣目前都要視LINE MART體驗實施後再決定是否實施。

由創市際及Yahoo奇摩合作的網路消費經驗調查中顯示，台灣網購族用手機逛購物網站及App的比例46%，年成長近30%，代表幾乎每2位網購族就有1位使用手機購物，以台灣現有534萬活躍人口推估，已有238萬購人口習慣手機購物，宣告手機購物時代來臨。

Yahoo奇摩電子商務總經理王志仁說，台灣手機購物族黏著度高、消費力強、輔以手機O2O（虛實整合）創新應用所提供的無縫接軌購物體驗，不僅將帶來下一波強大的電子商務商機，也將為台灣電子商務產業帶來絕變性的變化。

Yahoo奇摩電子商務紫皮書顯示，實際使用手機在網購平台下單的受訪中，用手機網購頻率1個月1次以上高達7成，超過1次以上也超過4成5，而超過3成的手機購物族對使用手機購物的金額並無任何限制，網購族在手機下單可說是愈來愈方便。

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。