[Dr. 賈廝府] 漫談阿里巴巴:電商平台借力使力的經營模式
[Dr. 賈廝府] 漫談阿里巴巴:電商平台借力使力的經營模式

編按:中國最大電子商務公司阿里巴巴集團於2014年9月19日以「BABA」代碼,正式在美國紐約證交所上市,上市首日股價大漲38%,創辦人馬雲榮登中國首富,阿里巴巴市值更僅次於Google成為全球第二大的網路公司。
阿里巴巴的故事是怎麼開始的?對中國、對台灣、電子商務,甚或是整個網路產業又將激起怎樣的變化?這些看似已理所當然的榮景背後,是否有些不為人知的曲折與眉角?本文作者將以輕鬆而不失推敲的觀點,與讀者一起「漫談阿里巴巴」。

最近科技界與資本市場最大的盛事,大概莫過於中國電商龍頭阿里巴巴,九月十九日在美國紐交所(NYSE)掛牌上市的消息。甭說圈內高手談正事之餘常忍不住要你來我往論上幾劍,連不少平時不關心互聯網的朋友也一副饒有興味的模樣,時不時就抓起報章雜誌跑來問長問短好不熱鬧。想來一則將近兩千億美金的市值,即便在資本龍頭美國的歷史上也是屈指可數(附帶一提,Facebook當年也不過一千億出頭)。再者它那象徵中國龐大經濟成長的基礎民生影響力實在鶴立雞群,畢竟不同於其餘巨頭(搜索、遊戲、社交、安全)那種有點工具/娛樂/時髦的調性,電商這種東西,本身就具備著一定的普世性-人就算不打game不上網聊天不查資料,買東西總是要的。而且一個公司能經手買賣到中國3%的GDP(這個字眼近來頗為觸景傷情),也夠嗆了。

環繞著阿里巴巴的各種議題可謂五花八門,正經八百至合夥人制度之於企業治理和國家支付政策及金融革新,風花雪月至拍電影或武俠企業文化等不一而足,算是個挺雅俗共賞的公司。不過親朋好友最常諮詢,希望作為公司運營參考的,還是阿里巴巴的經營模式與獲利能力。平平是做電商,為什麼人家動輒近兩兆人民幣的流水(GMV),營收幾百億,淨利還有個3-40%?反觀其他同業規模不如也就罷了,何以利潤差異竟也如此之大?

先不論運營跟國情,我想這相當程度牽涉到兩種電子商務的經營模式-姑且稱之為設施型電商和平台型電商-亞馬遜,京東,和PCHOME都可粗略歸為前者,阿里巴巴和雅虎拍賣等則更接近後者。

大艦巨砲的設施型電商

設施型電商跟現實生活中的買賣較為相似。雖說購買推銷付款等前段流程幾乎都已虛擬化,但它們需要倉庫、一定程度要批貨買賣背庫存、甚至有時得自理物流......,幾乎所有實體商務會碰到的問題,設施型電商一定程度上都必須處理。故大多數的設施型電商,營收和銷售及周邊手續費的提取息息相關自不待言,更要緊的是得額外有大量投資在前述的基礎設施上,進而導致巨額的成本攤提。尤其近年來電商擴張的腳步越發快速,各種資本支出更是層出不窮,是以強如亞馬遜,利潤也不時在地平線上下擺盪,煞是辛苦。

聚眾發力的平台型電商

反觀平台型電商,做法更近似大樓招商:各個商家上平台來開店招攬客戶,作為莊家的平台一樣把購買推銷付款金流等,透過規模經濟獲得較高效益後,虛擬化統一供各個商家使用。但商品的庫存成本及倉儲,原則上大多由商家自理,物流也是交由合作廠商處理集貨配送。在這樣許多事物假手他人的模式下,平台雖僅能從成交金額中提取一定比例(以阿里為例,一般0.3~5%,視品項不等)作為利益,卻能避免像設施型電商那種大量背負庫存及資產的壓力。是以這種「輕資產」的經營模式,資本壓力小得多,擴張上卻更為靈活,故經營者操作起來也更沒有包袱。(當然平台的資訊及運營系統,乃至金流等配套,都必須能禁得起大起大落的用戶流量規模,而要把這些都搞好也必須有極為強悍的運營能力,然而這些都算是電商的必修學分,和經營模式的選擇關聯有限就是了。)

真正的功臣是廣告

上述對輕資產模式的描述,固然可以解釋支出上的輕盈,但真正讓阿里這類平台電商大發利市的卻另有其人。攤開阿里巴巴財報,我們會赫然發現公司營收中,有六成以上竟是所謂的廣告營收。這什麼意思呢? 由於平台上商家越來越多,商品數量及種類更是五花八門,用戶逛起來根本目不暇給,是以很多商品跟店家往往會被埋沒在用戶的注意力之外 (相信不少平日有在網上購物的人,多少都有類似的經驗,再怎麼認真比價挑貨,到結帳也實在看不完所有的商品及商家)。於是為了更有效吸引用戶的注意力,平台電商一方面提供各式各樣的廣告欄位與機制,讓商家付費宣傳好吸引用戶,一方面也提供各種機制讓平台電商以外的網站,也能夠很容易透過刊登這些店家的廣告,從相關收入分一杯羹。然而隨著店家數目越發成長,用戶注意力越發分散,大家競相刊登廣告一事也越演越烈。更有甚者,平台電商自己也會「斟酌」哪些店家/品項更能帶來利潤,並選擇性給予相對應的流量導引。在這種僧多粥少的情況下,店家只好拋出更高的價格來搶奪這些宣傳資源,也難怪平台電商的廣告營收水漲船高。

規費乎? 分享乎?

倘若有人弄了個百貨公司,左手吆喝許多專櫃進駐,右手透過大力向消費者宣傳這個百貨公司的店家和商品眾多,才得以吸引大批人潮。然後有天突然告訴付費才得以駐店的店家說:「現在人實在太多,我們無法避免你的專櫃在眾多店家中被埋沒。若想維持以前的人潮,建議你還是付錢宣傳一下......不過每家專櫃都想拜託我們,所以誰先誰後,就看你有多少誠意了」,旁觀的人不知作何感想?

然而即便是這樣靠商戶發家,還回頭跟商戶拿錢,乍看之下商家仍是照付不誤。到底他們是看做必要之惡,還是說其實商家有著遠比大家想像中更豐厚的利潤,是以將之視為合理的規費? 筆者心裡有自己的答案,相信資本市場和用戶在不久的將來,也會給大家一個他們的答案吧!

關鍵字: #阿里巴巴
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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