節慶行銷戰開打，5個電商一定要知道的行銷趨勢|數位時代 BusinessNext

1.及早行銷，拉長購物期

過去所有市場數據都指出，消費者在假期的消費力最驚人。美國人在11月底就開始放感恩節，各大電子商務網站早已蓄勢待發。市調公司Kneshoo發現，今年各大電子商務網站比往年更早開始打行銷戰，購買大量搜尋廣告的時間比去年提早4天，電子商務龍頭亞馬遜（Amazon）比往年更早釋出大量折扣訊息。

專做電子商務軟體的ChannelAdvisor董事長Scot Wingo表示，許多電子商務業者都提早打節慶行銷戰，不只讓消費者提前買到需要的東西，更創造他們一直想買東西的氣氛，拉長購物期，才能讓營業額年年衝高。

2.線上購物熱潮連實體店家也要搶，倉庫備貨貨量暴增

為了應付即將到來的節慶購物潮，備齊貨量並隨時準時出貨也是很重要的。不只線上零售戰即將開打，貨運公司，例如UPS或FedEx也早就虎視眈眈，配合各大線上購物業者，準備因應假期購物潮。

去年Amazon就曾因為消費量暴增，癱瘓貨運公司配送系統，讓商品來不及送達。消費者拿到商品時，假期可能都已經過了。今年包括FedEx和UPS等美國貨運公司，都表示他們會做好準備應付線上零售大戰。

而除了線上電子商務業者，許多過去專攻實體買賣的零售業者，例如Walmart等，也開始搶供線上購物訂單。Walmart今年提早處理線上購物訂單，希望能大幅縮短出貨時間。美國另一家量販業者Target今年還將140家實體店面改裝成小型貨運中心，只為了服務線上購物顧客，搶快運送時間。

3.小心購物潮癱瘓你的購物網站

去年Walmart線上購物網站曾經因為感恩節熱潮而癱瘓。而癱瘓原因竟然是因為Walmart實體店家缺貨，顧客只好改上線上網站購物。今年已有美國服飾業者Net-A-Porter網站在感恩節前夕因為特賣活動而造成網站癱瘓。電子商務網站勢必要做足準備，小心應戰，以免措施商機。

4.行動購物流量產生最後一分鐘跟進效果，流量暴增

近年來有越來越多的電子商務業者推出行動購物網站，雖然根據ChannelAdvisor的調查數據顯示，多數人還是喜歡透過筆電線上購物，用手機購物的比例還很低。

但不可否認的，去年在美國手機購物的流量已經逐漸增加，尤其是越接近假期的時間越明顯。去年美國感恩節用手機購物的熱潮在假期前5天開始暴增，甚至超過40％，顯示消費者在越接近假期的時間，越會使用手機購物，甚至產生最後一分鐘跟進的效果。再加上美國推出蘋果手機支付服務Apple Pay，對手機購物更是錦上添花，電子商務網站不得不注意。

5.別忘記善用你在社群網站上的角色

最後，別忘記你還有社群網站這個行銷利器。雖然IBM曾提出研究質疑社群網站對線上購物的影響力，但別忘了還是有許多消費者願意花時間上社群網站，包括Facebook、Twitters、Instagrams等。不管是賣虛擬或實體商品的電子商務商家，善用社群網站行銷，才能掌握你在網路世界的角色。

資料來源：Re/code

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。