[專訪] 17Life李易騰x愛評網何吉弘:要做全世界虛實整合的示範場域
[專訪] 17Life李易騰x愛評網何吉弘:要做全世界虛實整合的示範場域

17Life的前身是2006年成立的訂餐網站「午餐王」,2008年底被PayEasy收購之後,2009年1月改名為17Life,做外送生活圈,2010年搶進服務型商品的團購市場

在那之後,17Life總經理李易騰就鮮少公開露面,直到2014年7月與Yahoo奇摩合推優惠券頻道,才開始積極浮上檯面,打造「吃喝玩樂」的行動生活圈,更與行動遊戲「神域傳說」跨界合作。17Life從來都沒把自己定位在團購網站,李易騰思考的一直是從線上到線下(O2O)的虛實整合。

同樣在2006年成立的愛評網,2011年3月取得國際創投CyberAgent Ventures的100萬美元投資,2012年5月與Yahoo!奇摩推出美食旅遊平台「Yahoo!奇摩生活+」。又在2013年獲得日本電子大廠NEC投資500萬美元(約新台幣1.5億元),創下台灣本土網路團隊獲得資金的最高紀錄。

2013年6月,愛評網結合NEC最擅長的POS系統,推出「愛評開店通」,愛評網執行長何吉弘讓愛評網不只是提供內容資訊,也幫店家做O2O虛實整合行銷。

兩家9歲的公司,在2014年一拍即合,正式對外宣布要跨界合作,除了要打造全台最大的美食聯盟,更夢想要把台灣變成全世界虛實整合的示範場域。李易騰及何吉弘想像中的O2O虛實整合生態圈是什麼?他們又怎麼看團購市場?對於雙方的合作有什麼想法?以下是李易騰(Elton)及何吉弘(Sky)的對談:

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(圖說:愛評網執行長何吉弘(左)、17Life總經理李易騰皆認為,台灣的價值在99%的人身上,不要只聽1%的人說市場太小就相信。圖片來源:郭芝榕攝影。)

團購2.0,做全球虛實整合示範場域

李:全世界都有團購和點評已經串聯起來的模式,像中國的大眾點評網、日本的gurunavitabelog。在消費者透過虛擬去理解實體世界這件事,每個國家都走得很前面,台灣都各做各的。我們一直希望跟台灣最大的點評網站愛評網合作,雙方一拍即合。17Life跟愛評網的合作,或許現在看還很模糊,但我相信十年後回來看,這會是個很棒的決定。

何:團購網很多,但每一家想走的方式都不一樣,我跟Elton一拍即合,是因為有共同一條想要走的路,想讓台灣的市場變得更好,讓全世界來看台灣怎麼做。我們認識四、五年,今年一開始談的時候就有交集,從聊到這件事進而合作,直到上線,其實只花半年不到的時間。

李:有一個國外大老闆跟我說,「你們擁有一個很Juicy的國家,台灣的地理大小很適合發展網路跟虛實整合。」當日本、中國、馬來西亞和南非都走得很快,台灣沒道理在這個領域落後且缺席。我的夢想是,希望台灣成為全世界虛實整合的示範場域,是全世界虛實整合最成功的國家。

我覺得台灣市場其實很巨大。很多人說它很小,那是從不同的角度在看這件事,只是說這件事的人講話比較大聲,所以大家會受到他們影響。台灣社會的組成並不是來自於說台灣市場太小的那1%人口,台灣真正價值的組成是來自那99%說台灣真的很大,但是他們的聲音呢?

我們想服務這些人,因為在那99%的人心目中,他們認為台灣市場很巨大,這就是台灣的價值。我們很希望真的可以讓台灣變成虛實整合的示範,因為全世界的虛實整合也都剛開始,Groupon有沒有比我們更新的技術?我也不認為有,我們的新技術、新想法、新創意是超越他們的。

:我常覺得那1%的人,有時候不要把事情的角度講得那麼死,會扼殺很多台灣的創業者。創業者會覺得今天想的東西只能解決台灣的問題,解決不了全世界的問題,沒有國際觀,然後就沒了。但搞不好鼓勵所有人用創意解決台灣的問題,台灣會變成全世界創意的起點。

有人常問我說會不會去大陸?我說我不會去,但我不見得不會跟大陸的公司策略合作。所以,市場的大小有很多觀察因素,不能一句話就去定論「台灣市場就是這麼小」。台灣是很好實驗的場域,因為台灣不大,實驗商業模式反而可以看到真正的困難,環境太大的話,數據和狀況會有更多變因。嘗試新的商業模式,最怕變因太多,反而不太能把握最好的機會。

李:我們跟全家的合作,全世界沒有任何一個網站可以直接跟便利商店直接串起來,全世界也沒有一個網站可以像愛評網的覆蓋率這麼大。當我們有很大的覆蓋率,系統能夠串得那麼深,這是為什麼我說我們兩邊的合作,可以讓台灣成為全世界虛實整合的示範場域。

未來,當外國人進到台灣,都知道愛評網、17Life,我相信我們會有日文、英文、西班牙版本,這才是真正的國際化。如果有一天,外國人來到台灣很方便,因為有愛評網和17Life,他們不怕迷路,不怕找不到好吃的。但這件事不容易做,我們兩個一直做這件事情到現在,我們也沒退路了,也不想退了。

團購是所有人都罵,但成長卻很快的模式

李:曾經有人問說:「團購會不會結束?」有一個網路重量級人物跟我說:「我從來沒看過一個模式被供應商、消費者、媒體等所有人罵,連自己都在罵,結果卻成長這麼快。」那就是團購。

像Groupon是有史以來成長最快的公司,而17Life成長的速度也超乎我的想像,甚至超乎我自己學習的速度。我覺得這很讓人興奮,但其實也有點懷疑,因為大家都在懷疑,大家都說打壞市場、剝削供應商、消費者沒辦法得到很好的服務。

但回頭想,10年前電子商務出現時也被罵。我覺得自己很幸運,剛好站在網際網路正準備跨入下個時代的開始點,我們相信17Life和愛評網會一直合作下去。

雙方都在經營實體世界和虛擬的連結。實體的世界不只有餐廳,兩家公司一開始會先從餐廳開始,把消費者對實體世界的想法轉換成評論,現在是用文字照片,未來可能是用10秒的影音。我們雙方的共識是,合作不會只是在餐廳,也會擴及到很多地方。讓17Life上有更多商品資訊,愛評網有更多內容,這就是所謂的正向循環。

何:愛評網這幾年已經定位在生活休閒,但我們會先顧好餐飲,本來也有經營住宿和旅遊。至於跨到SPA和保養品,我們還在試要怎麼結合。透過餐飲先結合,讓流程變得更順暢,未來一起在新領域做新的東西會比較快。如果以後有行動支付,要再加進去,我們兩家都有App,透過好的串連做支付,都是未來在行動上的重點。

網路公司結盟的挑戰

李:我相信Sky跟我的心情一樣,到現在都覺得自己是創業家,新的一年又是一次創業。只是這次我們更有經驗,接下來會是怎樣的模式?方向我們清楚,但是要怎麼走到那裡?會有很多衝突和不同意見,最可貴的是讓公司進到下一階段。

但下一個階段到底是什麼?首先,我們並不是完整了解愛評網,我相信愛評網也會有一樣的狀態。很難現在就說出要合作什麼產品,但會不斷嘗試,兩邊目前的嘗試是成功的模式,會站在這個基礎上往下走,這樣的合作在台灣很難看到第二個規模。

何:目前在17Life上線的餐券已陸續媒合到愛評網,在1至2個月內已經有997件媒合成功。**愛評網的店家資訊會在年底之前整合到17Life上,第一階段會先引導到17Life做團購券的購買。年底到明年初,評論資訊也會整合過去,然後愈來愈廣,愛評網上會有團購分類的集結,網友可以依照喜歡的類別去看,使用完團購券之後再回來分享。

李:雙方的資料架構不同,網路公司跟網路公司的整合,超乎外界想像的困難。愛評網和17Life都是8到9年的公司,文化不同,兩個團隊除了正式開會,也辦私下聚會,不只是業務和技術上的合作,考驗的反而是「人」,要一直不停溝通協調,建立信任感,找出雙方都認為是第一優先權的階段。現階段努力媒合兩家的資料,下一階段是資訊流的互相顯示、互導,對很多網站來講,這些都是商業機密,需要很大的信任。

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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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