創新流程，電商跨境大作戰|數位時代 BusinessNext

不斷攀升的交易額

根據eBay今年9月所發表的「商務3.0：讓中國企業揚帆遠航」報告顯示，在大多數的國家中，90％的出口貿易是由占5％的大型出口商所完成，而電子商務的出現，使得跨境貿易變得簡單易行，本地和全球市場互相滲透。在這個過程中，中小企業能夠直接面對全球消費者，進軍更廣泛的市場。資料顯示，eBay中國網路賣家的平均出口目的地市場高達63個，而傳統出口企業的平均出口目的地僅為7個。

歐洲電子商務網站yStats發布的2014年度全球跨境電商報告顯示，2013年跨境電商出口前5名國家和地區，依次為美國、英國、德國、北歐國家及荷蘭；跨境電商進口前5名則是中國、美國、英國、巴西及澳洲。在亞太地區，新加坡及馬來西亞為跨境商務占比最高的國家，而日本則是出口表現佳。聯合國貿發會議預計，2015年跨境電商將占世界貿易總額的30％～40％，在之後的幾年內，這個比例還有可能繼續攀升。

看準這樣的商機，不少平台業者開始積極動作，亞馬遜（中國）投資公司宣布，將在上海自貿區成立國際貿易總部，同時建設物流倉儲平台，做為全球採購和銷售商品的重要物流樞紐，並為中國企業出口商品配送全球，提供物流倉儲服務，打造輻射全球貿易的物流中心。

剛在美國上市的阿里巴巴，除了宣示要在美國及歐洲大舉擴張外，旗下天貓國際從去年就開始在寧波、上海、重慶、杭州、鄭州、廣州6個城市試點，推動跨境電商貿易。至於日本最大電商集團樂天旗下的台灣樂天市場也宣布，在今年9月起集結27個台灣商家、逾5千件商品登上新加坡樂天平台，年底擴及其他東南亞國家，拓展海外市場。

取得平衡的成本

跨境電子商務的確是一塊肥美的市場，但實際經營卻困難重重，因為電子商務在本質上仍是國際貿易的概念，這中間牽涉到商品的搜尋、進出通關業務、運籌配送、交易結算、稅務及客戶服務等面向。電子商務目前大部分解決的是資訊流的問題，但其他部分仍有許多細節流程待優化。

去年東森購物透過網勁在天貓商城設立「東森嚴選」，主打的就是跨境電商的生意，不過經營1年後就收掉。東森高層主管坦言，跨境物流成本太高，是失敗的關鍵因素。

曾經擔任美國電商Newegg新蛋公司執行長的解建新也指出，中小型的電商企業若要前往海外市場發展，每一件商品靠空運一件件寄到國外，光是運費的成本就高得嚇人。若是透過當地的代理商、經銷商等，商品價格則會墊高，獲利被稀釋，新的跨境電商平台必須解決這兩大問題，才能真正有競爭力。他最近推出的跨境商務平台「聚豐全球貿聯網」，就是想要解決跨境電商的困難。

台灣網路暨電子商務產業發展協會（TIEA）理事長、PChome董事長詹宏志認為，台灣要走向國際電子商務，要「集體往外走＋一流店家＋友善平台」才能成功，「網路才能讓中小企業打一個大型企業的戰！」他建議，有意從事電子商務者可把流程做順，把規模做出來，讓大家習慣這個平台，等待流量累積後，才能複製成功經驗到國際。

在網路開放的年代，過去因為國界所形成的貿易障礙，在許多地方已經被突破，唯有主動出擊，才能占得先機。

（尊重智慧財產權，如需轉載請註明資料來源：《數位時代》第246期）
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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。