比價網站讓你上網找便宜
比價網站讓你上網找便宜
2005.11.15 | 科技

準備網購下單之前,有多少人還會再瀏覽一下商品的市場行情?在美國,有過半的線上購物者會再到比價網站逛一逛;在台灣,業者也正把美國這種線上購物的「標準動作」引入台灣市場。
十月六日,雅虎奇摩正式推出新頻道「購物通」,除了是七百多家網路商店以及十五萬件商品的聚集地之外,還增加「比價」功能,是台灣地區第一個涵蓋各種類商品的比較頻道,推出一個多月以來,已成為購物網站業者之間密切關注的話題。

資料庫建置最難也最關鍵

「以前都要開好幾個視窗,還要拿紙筆邊看邊記,」雅虎奇摩電子商務服務事業部協理洪小玲說起她自己、同時也是很多網友的麻煩經驗,「不過現在用滑鼠點一點、勾一勾,就可以找到最便宜的商品。」
上網購物人口持續增加,交易金額也逐年升高,根據資策會的調查,去年台灣網路購物市場規模為三百八十九億新台幣,今年預估將到達五百九十六億,成長幅度高達五三%。隨著網路購物市場邁入成熟階段,商品數目愈趨令人眼花撩亂的情況下,「比價網站」的出現恰好切中許多消費者的需求。
「其實我們在去年底就有這樣的想法,」雅虎奇摩從今年一月開始正式籌備,整整歷經九個月的時間才推出服務,之所以會需要這麼久的時間準備,洪小玲表示是為了要建立格式統一的「資料庫」,這是最麻煩而且最困難的部分。例如想在購物通裡尋找手機,可以依照品牌、型號、畫素以及價格等條件進行篩選,對於消費者來說十分方便,但是背後卻牽涉到物品資料建置的詳細與否,只要有一件物品沒有依照既定格式上傳資料,網友的查詢結果就無法完整,因此雅虎奇摩嚴格要求每家進駐的廠商,必須在上線前將資料庫建置齊全。 「一開始的確很痛苦,」洪小玲說,尤其是店家數、商品數愈多的平台,在這方面往往得花上一個多月左右的時間將商品資料全部重改,並非他們以前沒有詳細的商品介紹,只是這下得依照統一格式分欄填寫,還是要花費許多功夫,直到現在還有許多已與雅虎奇摩簽約,但商品尚未納入購物通的店家,他們正在忙的就是建置資料庫這件事。
根據美國搜索引擎行銷公司iCrossing今年十月的調查,八八%的成年線上購物者,會在購買前利用網路上各種方式來查閱物品相關資訊;NetRating九月發表的研究結果中更指出,比價網站在網友心中的地位愈來愈重要,例如今年七月全美使用比價網站的網友就有七千多萬人次,比六月增加了二八%。
研究機構Jupiter Research今年也公布數據,表示美國約有六○%的網友使用過比價網站。各項調查數據顯示許多網友在購物之前,不但已習慣先在網路上貨比三家,而且比價網站在國外似乎已經成為必要的購物指南。

國外比價網站發展已久

一九九六年就成立的Bizrate(www.bizrate.com),是比價購物網站中成立最早,也是目前為止規模最大的,網站上有四萬家以上的店家,商品數量涵蓋超過三千萬件。另外,今年六月剛剛被eBay花了六億兩千萬美元買下的網站shopping.com(www.shopping.com),除了購物搜尋之外,還包含Epinions.com社群,專門提供商品評價及討論資訊。而美國Yahoo!則在三年前就在網頁上的購物頻道中附加比價功能,目前已成為用戶流量最多的比價網站。 「比價網站讓網友可以省下一八至二○%的購買金額,」印第安那大學教授貝伊(Michael Baye)對比價網站展開研究,說明比價網站成長快速的原因,是因為消費者真的獲得了實質回饋,且店家也不吃虧。根據(華爾街日報)九月的一篇報導,網友使用比價網站的時間往往會因為不停地瀏覽,而增加二五至三○%,無形中又增加不少購買的機會。

讓網友比價習慣制度化

台灣大型比價機制雖然才剛起步,但是卻可依循國外發展的軌跡,清楚看到比價網站是未來趨勢。「商家都很清楚知道,被比是理所當然的,這是網友必然的行為,」洪小玲說,雅虎奇摩覺得自己有能力提供這樣的服務,不但匯集人潮,也幫助網友減少麻煩。而與雅虎合作的平台和店家也都有共識,這是電子商務發展的下個階段,也是一個機會。
而目前和雅虎購物通合作的網路購物廠商包括康迅數位、網勁科技、統一達康、興奇科技、統一購物便、花道家花店等共七百多家網路商店。
「﹃購物通﹄改進了市集的購物動線,也提供建議採購的工具,」網勁科技(經營oBuy開店平台)總經理游士逸認為,因為消費者覺得好找、好用,因此會帶來更多的購物人潮,透過分類篩選、網友評價等機制,好的店家與商品反而不會因此埋沒,對店主是有好處的。康迅數位(Payeasy購物網)總經理林坤正則打了個有趣的比喻,「(購物通)就像在百貨公司大門搭起的擂台賽,店家得拿出最有競爭力的商品和服務互相比較,顧客一進門就能輕易看出高下。」 「從網路帶顧客是最快的,」洪小玲表示,購物通等於是原有的平台之外,又多了一個曝光管道,由於和各店家合作的機制是「按次收費」(從購物通點入該商家平台的次數),雅虎奇摩靠著入口網的大流量,的確具有優勢。游士逸進一步解釋,購物通像是開放式市集,著重在協助消費者進行購物決策,而像oBuy、Payeasy等平台,就屬於封閉市集,這部分需要的是擴充商品涵蓋面以及凝聚顧客忠誠度。

進駐店家不收上架費

由於台灣的開店以及購物網眾多,雅虎奇摩的購物通並未全部包含,例如在網路購物經營已久的PChome Online、成軍不久的So-net一番市場、以及也有網路開店機制的eBay等,都並未與雅虎奇摩合作。洪小玲說,其實都有邀請他們加入,但是也許礙於商業考量,目前還沒回音。
「我們的網路開店和其他平台不同,有完善的加盟輔導,」PChome Online除了原本的購物之外,前陣子宣布開店型式的「商店街」正式開幕,行銷公關副理曾淑華表示,進駐的店家不收上架費,但店主必須上兩天的課,學習完整的電子商務知識,信賴度以及服務才是爭取顧客的最佳方法,「況且我們這裡有許多商品才是最便宜的。」
eBay台灣總經理王俊朗則表示,其實eBay台灣一直以來都有提供與個人拍賣較不同的開店系統,只是鮮少提出來強調,目前店家已有一萬多家。對於雅虎奇摩的購物通,他認為只是「在封閉的院子裡比價」,因為真正要找便宜的物品,應該還是會開其他網站的視窗來比較,如果還不夠便宜,也許拍賣網站才是更好的選擇。
從國外的趨勢來看,不只美國,比價網站在歐洲及日本都已經發展蓬勃,雖然無法完全匯集所有商品是事實,但是無疑帶給消費者另一個購物的參考管道及商品資料庫。「購物通」營運僅一個多月,目前成績似乎還很難看出,但是立即可見的效果是,真的可以少開幾個視窗了。

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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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