‎成功抵抗Amazon！看法國LDLC‬ 如何靠專注的垂直電商模式勝出|數位時代 BusinessNext

成立已經20年的LDLC是法國著名的電腦零售網路商店，公司CEO最近決定併購競爭對手 Materiel.net，將帶領這個歷史優久的電腦專業零售電商進入法國電子商務的前5名，希望繼續靠專業與專注來抵抗跨國電商巨人Amazon的競爭。

LDLC Front Page
(圖片說明：法國LDLC已經成立超過20年，是法國歷史最悠久的電子商務公司之一。圖片來源：網頁截圖)

在Amazon進入法國，透過其廣大產品數量與快速反映的價格，已經造成很多加法國電商很大的競爭壓力，尤其在如Pixmania‬已經申請破產法保護的情況下，LDLC在法國的表現算是相當傑出。這家公司在1996年由Laurent de la Clergerie所創立，他名字的縮寫LDLC也成為公司名稱。總部設在法國第二大城里昂，為法國電腦零售電商中少數有賺錢的公司之一。

LDLC
(圖片說明：LDLC創辦人 Laurent de la Clergerie，他名字的縮寫LDLC也是公司的名稱。圖片來源：BFMTV)

法國的電腦3C網路零售商一般而言有兩種：

‪‎跨品類電子商務，什麼都賣強調低價的
例如Rueducommerce，Pixmania，CDiscount，當然還有Amazon 。這個類別除了Amazon外，幾乎都不太賺錢。除了Pixmania已經正式申請破產保護，希望能透過縮減產品數量來轉型外，也傳出RueDuCommerce將被法國家樂福併購納入旗下，CDiscount則是早已經是法國零售集團CASINO子公司，透過集團財務支持來擴充海外市場。
‪專業產品強調客製與服務‬
針對小眾客群，提供客戶需求的服務與品質。公司例如Pecheur.com，Materiel.net，Oscaro.com。這可能是些小型店面或者電商，不太容易做大營業額。當然還有LDLC。

‪LDLC算是法國專業電腦電商裡面最成功的公司之一‬，這個設立在里昂的網路電商成功地創造大營業額（2.86億歐元，約103億新台幣，2014至2015年的營業額），連續創造盈利（6百萬歐元淨利潤，約2億2千萬新台幣），而且它只集中在它的核心業務‬：銷售專業電腦產品，尤其是電競高階電腦或筆電跟相關週邊產品。你不會在LDLC找到其著名競爭對手網站什麼都賣的產品，例如冰箱，嬰兒汽車座椅或電鑽等。

該公司創辦人希望透過購買 Materiel.net競爭對手來擴充其營業額，在2016年合併後的新公司應該可以產生約5億歐元的銷售額。（LDLC有近3億歐元的營業額，Materiel.net 約1.5億歐元）。

雙方公司都提供相同類型的產品和服務（高科技，IT），都具有強大的本地根基（LDLC在里昂，Materiel在南特），除了網路電商為主體外，也都擁有少數實體店。

「我們兩家公司有共同的價值觀和文化，並有很強的互補性，確保合併後可以繼續擴張。」LDLC該公司最近幾年都有雙位數的成長（2015至2015年成長12％），LDLC原本預計公司在2018年可達到5億歐元的年營業額，透過雙方合併，這個5億歐元的年營業額目標可以提前兩年到來，並預期年成長率可以到達15％。

‪如果我們賣咖啡我們將不再是LDLC‬！

雖然大多數LDLC的競爭對手都試圖模仿亞馬遜模式（賣各式各樣產品，透過相對低廉價格來攻佔市場），但LDLC仍然忠實於它的專業產品商業模式。也有不少電商公司開放自己的平台，讓第三方廠商上網銷售（垂直電商兼營開放平台電商模式，靠網路流量與會員數來賣第三方賣家的產品抽取傭金），但LDLC還是只銷售自己買的產品。「我們已經實現盈利，我們沒有必要推出一個類似DARTY的普通網站，如果我們明天也賣咖啡，那我們將不再是LDLC了。」

在2014年，LDLC他宣布了一項雄心勃勃展店計劃，2018年前將開設40家展示專營店，進行多通路整合來與Amazon純電商產生差異化。LDLC顯示在2020年結束時，將不會只是Amazon 亞馬遜獲得勝利！

資料來源：BFMTV

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。