[專訪] 挾25萬台灣粉絲，亞馬遜旗下時尚電商Shopbop跨境全球「輕奢華」市場|數位時代 BusinessNext

這幾年台灣都在談跨境電商，無論西進中國或南進東南亞，平台業者都在呼籲供應商加入「打群架」，合力拓展台灣商品在跨境市場的能見度。然而即使跨境平台業者能解決供應商在物流、金流上的問題，到最後，供應商也還是要面對「商品究竟適不適合異地的市場」這個最核心的問題。如果對當地的市場和文化不夠瞭解，要怎麼將產品跨境銷售到不熟悉環境？或許可以來參考時尚電商的跨境發展策略。

Shopbop （照片來源：截取自Shopbop簡體中文版網站。）

2000年創辦於美國，擁有15年歷史的Shopbop，在平台上提供各式「輕奢華」（Affordable Luxury）的時尚商品，搜羅大量的歐美時尚品牌，並提供相較實體通路更低的折扣價格。Shopbop在2006年被當時想要拓展銷售品項的Amazon併購後，仍然維持獨立運作，並且在五年前正式跨足跨境電商市場。目前除了英文版官網，也另外有簡體中文版和俄文版網站。台灣的時尚消費者在英文版網站或簡體中文版網站都能跨境網購。

##尋找放諸四海皆準的流行指標

目前Shopbop上有超過1000個女性時尚品牌，一週五天一共上架600到1500件新產品，此外每天也在網站上推出新的時尚策展內容。除了主要涵蓋美國的大品牌，Shopbop也提供許多獨特的小品牌，保持在消費者眼中的新鮮度。即使面臨其他通路的競爭，也能以具競爭力的價格留住消費者。

Shopbop （圖說：Shopbop全球執行長妲西・潘尼克 Darcy Penick。照片來源：Shopbop提供。）

《數位時代》專訪Shopbop全球執行長妲西・潘尼克（Darcy Penick）時，她解釋，消費者透過網路習慣全球化的資訊來源，不同地區的特質也愈來愈相似。例如韓國的電視劇藝人可能會帶動韓國和中國消費者的買氣，美國的名星可能會讓美國、中國或韓國的消費者都買單。這樣的影響愈來愈全球化，反而不太有地域之分。

「我們會尋找『放諸四海皆準』的流行時尚指標。」潘尼克指出，Shopbop的競爭力在於能夠找到適合所有市場胃口的獨特商品。雖然Shopbop也會關注各個市場的動態，但他們也發現對時尚產業敏感的年輕消費者而言，「求新求變」更是這群消費者的最大共通點。

以下是潘尼克接受專訪的問答：

###Q. Shopbop進入全球市場的關鍵是什麼？###

Shopbop是一間擁有15年歷史的網路公司。過去五年來，我們逐漸將重心轉向全球市場，希望我們能夠像服務美國的消費者一樣，服務來自全球各地的消費者。然而這個目標會受到各地物流、法規、語言等因素影響。其中「語言」尤其是關鍵，因為語言能幫助Shopbop深入瞭解當地的市場。

以大中華區市場為例，其實我們早在2011年就有了簡體中文版翻譯官網，所以我們對這個市場不陌生。此外2013年Shopbop更在中國成都成立客戶服務中心。我認為能用相同的語言去理解客戶的需求，並起建立客戶的信任與安全感，是做好客戶服務的關鍵之一。之後Shopbop也持續在中國建立團隊，服務包含台灣在內的大中華區市場，幫助拓展在地化的經驗。目前除了中文網站，我們還推也有俄文網站。

###Q. Shopbop有哪些配合在地市場的不同行銷方式？###

我們會思考兩件事：不同市場的消費者會被哪些事情影響？哪些內容對這個市場的消費者有意義？

在不同的市場，我們的投入方向會不同，但重點會放在在地化和增加與消費者互動。例如在大中華區市場，社群網站對品牌能見度來說非常重要，因使會強化在Facebook、Wechat的行銷。此外，面對不同市場，我們有專門團隊負責蒐集在地化品牌資訊，也瞭解當地的文化和節慶。例如年節將至，Shopbop就在簡體中文版網站推出了「迎接農曆新年」的策展。

若從台灣的角度來看，Facebook絕對是我們品牌行銷的重點。我們的Facebook頁面上有25萬的粉絲來自台灣，黏著度也很高。還有我們在中東市場雖然沒有翻譯的網站，但因為Instagram在那裡很紅，所以我們區隔出獨立的中東Shopbop Instagram帳號，裡面的內容完全針對中東市場而生。

其實對時尚電商來說，大部分的消費者上網購物的時候都是先看圖，文字細節只有在消費者需要結帳的時候，語言才會變成使用的障礙。所以我們在網站的設計上，希望讓消費者就算不懂英文也能夠按圖索驥，只有把最依賴文字的「客戶服務」和「結帳」頁面翻譯成七種語言。

###Q. 如何面對其他時尚電商網站、在地的時尚電商網站或品牌自己做電商的競爭？###

其實這跟實體零售業也很像，零售業者可能會有自己的店，也可能會在百貨公司或購物中心設點，也可能同時會做網路商店。

但Shopbop已經是網路時代的成熟品牌，有豐富的網路服務經驗。即使這些品牌後來自己成立的電商網站，對我們來說反而更加強化了Shopbop在品牌豐富度和價格上的優勢。我們也會透過其他的方式來強化網路通路的優勢，像是每天編輯的策展內容等。

20160201更正：原標題為「什麼都沒做也有25萬台灣粉絲」，經查證後得知Shopbop的Facebook粉絲團為跨語系（依使用者Facebook設定語言而改變內容），更正標題為「挾25萬台灣粉絲」。

當資料不能離開企業，運算就得靠近：AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化，不只是運算能力提高，而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊，QNAP 身為資料安全的守護者，長期發展的是地端網路儲存設備（NAS），並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線，提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技（QNAP）總經理劉文義解釋，當資料因合規要求或敏感度不能上雲，就必須留在靠近使用者與應用的地方；運算需求一旦增加，承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資，金融與保險業受到合規與法規限制，部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言，問題並不是雲端好不好用，而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

真正讓更多企業回頭計算的，則是長期成本。劉文義指出，資料上傳雲端可能免費，下載卻會按流量收費；當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推，可能會發現，購買一台同等容量的 NAS，還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁，總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載；地端則較適合高頻存取、對延遲敏感，或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的，是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察，客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB，或備份速度有多快；現在更常問的是，機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起，把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合，試圖讓 NAS 從資料保存的位置，進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大，搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例，當照片累積到 10 萬、20 萬張，要找出其中幾張特定畫面，已不可能只靠人工翻找。此時，能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具，會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論：AI NAS 如何進入企業工作流？

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」，而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。依 QNAP 觀察，目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群，仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關，卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本，並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成（RAG）知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型，而是在模型回答前，先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容，再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用，協助企業建立私有知識庫；而走在最前面的少數企業，則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權，QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型，可由企業依需求決定，不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定（MCP）相關能力，讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定，並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過，劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言，目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用，可能需要約 300 到 800 TOPS，甚至 1,000 TOPS，因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力；一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元，一張算不完，就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍，並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體，使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源，這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中，一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台，以一百多 TOPS 的範圍，可順暢使用 AI 應用程式；另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡，處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發，目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用，讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場：能源公司如何導入私有 LLM？

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣？劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫，但很快遇到兩個瓶頸：一是員工查詢時明顯出現卡頓；二是專利、技術與合約都高度敏感，高層不願上傳至公有雲，擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來，該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX，搭配顯示卡與全快閃 SSD，在地端部署私有大型語言模型，把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用，進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間，核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明，若任務範圍明確，有些應用不必動用雲端大型模型，地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同，導入前仍需要概念驗證（POC）與技術人員評估。

而且，資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值，是讓資料邊界與控制權回到企業手上；相對地，安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做，哪些再等？先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI，不只由產業標籤決定，也要看工作是否重複，以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察，第一批走進來的，除了受法規限制的醫療、金融與保險業，也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業，以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業，因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有　10　台、20　台機器，每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同，需要相對應的儲存裝置；生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料，AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多，或重複性動作越多的產業，越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說，較傳統、人力密集，或仍高度依賴人工判斷的製造業，短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料，企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷：資料是否被頻繁調用？規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯？內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密？三個條件愈集中，地端部署愈值得評估；三者都不成立時，使用雲端 API 往往更簡單，也可能更划算。

可以先等的企業，大致也有三種。第一，資料仍分散、版本混亂、權限不清，急著上 AI 只會把混亂放大，先完成集中與治理，效率就可能先提升。第二，找不到一個具體且反覆發生的業務痛點，只因為「別人都在做」而採購，設備很可能變成昂貴的展示品。第三，使用量仍小、需求偶發，現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此，POC 不應只驗證「模型答不答得出來」，還要回答三個問題：資料由誰負責，誰可以存取？導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業？正式上線後，誰負責資料、模型與資安維運？只有當效益與責任都能被量化，才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房，動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太，其中歐洲占比將近一半，而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證，並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求；累積至今，已售出約數百萬台裝置，協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點，劉文義提出一個明確的價格與效能交會點：地端應用若要順暢運作，運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS，甚至 800 TOPS，同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

「AI NAS 不是多了 AI 功能，而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言，地端算力成本高昂，QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構，助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。

圖／數位時代

「預測約兩、三年後，應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點，就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前，企業真正能先做的，不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡，而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色：原油再多，沒有整理、提煉與配送的過程，也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力，而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換，但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備，而是在資料必須留在企業內時，讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日（五）舉行，現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控，並安排 Live Demo，適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點：新板希爾頓酒店｜如意 AB 廳

活動時間：09:20–16:00

地址：新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名：https://bnex.tw/9f7my4

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