Yahoo奇摩攜手百餘台商,跨境香港B2C旗艦店拼雙11網購熱潮
Yahoo奇摩攜手百餘台商,跨境香港B2C旗艦店拼雙11網購熱潮
2015.11.05 | Yahoo

近來跨境電商相關話題不斷,除了中國天貓,東南亞的Lazada等大型電商平台紛紛跨境來台招商,Yahoo奇摩也選擇以香港作為發展跨境電商的第一站,11月底和Yahoo香港合作開設B2C的新旗艦店,帶100多家台灣業者一同「跨進」香港電子商務市場。而為了迎戰11月11日,Yahoo奇摩和Yahoo香港舉辦「1111台港網購節」,當天香港消費者即可搶先在旗艦店上購買到微熱山丘、快車肉乾、Bonjour女鞋等超過70家台灣廠商的商品。

圖說明
(圖說:Yahoo奇摩選擇香港作為發展跨境電商的第一站,11月底和Yahoo香港合作開設B2C的新旗艦店,帶100多家台灣業者一同「跨進」香港電子商務市場。圖片來源:許文貞攝影。)

Yahoo台灣暨香港電子商務事業群副總監王志仁表示,雖然說是B2C平台,但實際上Yahoo香港旗艦店將以類似超級商城的B2B2C模式運作,由Yahoo處理金流,並提供給商家物流配送的合作業者。消費者下單購買後,商家是從台灣送貨到香港,再配送給消費者。

香港網購普及不如台灣,發展潛力大

王志仁說,選擇香港作為Yahoo奇摩發展跨境電商的第一站,一個原因是看中香港發展電商的潛力,另一個原因是消費者行為的因素。

香港過往在電子商務模式只有兩種模式,一個是C2C拍賣,例如Yahoo香港的拍賣,或是淘寶;另一個是團購,例如Yahoo香港團購、Groupon、香港團購網站BeeCrazy等,以低價促銷作為誘因,卻缺乏店家對消費者B2C的模式。由於香港人的工時長,也以從事服務業居多,真正能在實體通路購物的時間有限,因此B2C模式的發展對Yahoo香港來說是新的機會。

Yahoo亞太區消費者研究暨數據分析部副總經理季妙發也指出,香港730萬人口,使用網路的比例達74%,有540萬,使用行動網路的比例則是高達81%,但目前網購人口比例約54%(290萬人),約佔上網人口的一半。整體B2C網購交易金額在2017年可望達43億美元,雖然台灣在2017年的B2C網購交易金額大約93億美元,然而香港人口只有台灣的三分之一,代表較高的GDP讓香港網購的發展潛力很大。

Yahoo香港市場部總監劉淑芬解釋,香港的消費者收入是台灣的兩倍多,和台灣又因為文化相近,香港消費者也喜歡台灣商品,台灣賣家到香港跨境銷售的發展潛力很大。在Yahoo香港的調查中,有超過三成的香港民眾在過去半年內曾到過台灣旅遊,也顯示台灣對香港而言具有吸引力。

不怕競爭,同樣選擇雙11促銷

王志仁表示,會同樣選擇11月11日舉辦促銷活動,是因為雙11已經是兩岸三地電商市場關注度最高的日子,希望能集結業者的力量,一起把電商市場的餅再做大。而面對可能來自淘寶、天貓等平台的競爭,王志仁表示,雖然和阿里巴巴旗下的電商平台同樣選擇在雙11舉辦促銷活動,Yahoo卻將活動擴大到12天的檔期。原因是不希望活動都集中同一天,對業者來說可能只有活動當天業績好,前後業績卻不佳,還要冒著因為訂單大增而讓物流、客服的服務水準下降的風險。

目前首波跟著Yahoo奇摩跨境到Yahoo香港的是部分在Yahoo奇摩超級商城上的賣家。其中微熱山丘總經理李順安表示,希望在香港透過電商管道銷售時,消費者不只是因為價錢低而購買,而是也能買到品牌的價值。「要不然台灣有兩萬多家做鳳梨酥的業者,(消費者)不一定要來買微熱山丘。」

對Yahoo香港和台灣來說,11月底開幕的旗艦店的跨境的第一步。未來除了Yahoo奇摩要把台灣商品賣到Yahoo香港旗艦店,預計明年,香港的商品也會在台灣的Yahoo奇摩上架。

王志仁也表示,昨日在Yahoo奇摩超級商城App推出服裝商品的「以圖找圖」功能,預計明年一月將再開放給更多品項。未來若有機會,也希望在Yahoo香港推出類似的功能。

Yahoo目前在全球的業務中,電子商務發展最好的就是台灣、日本和香港。台灣的電子商務在這20年的發展中,分別在2003年的SARS和2008年的金融海嘯時期,電子商務都在低迷的景氣環境中逆勢成長。在文化、語言都近似台灣的香港,因為寸土寸金,零售業展店成本高,加上香港近期景氣也不佳,Yahoo奇摩選在這個時間跟Yahoo香港合作跨境,對有意拓展跨境市場的商家來說,或許正是能小規模快速嘗試新市場的好機會。

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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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