愛買跨電商平台開店拓展客源,電商營收佔整體5%
愛買跨電商平台開店拓展客源,電商營收佔整體5%

實體通路業者轉進電商,有的自建官網,有的選擇跟平台合作。但若以目前台灣前四大的量販業者而言,好市多、大潤發、和家樂福都自建官網營運,只有愛買是與平台合作,在Go Happy和Yahoo奇摩超級商城開店。負責愛買線上購物的遠百企業電子商務協理蘇夏蔚表示,愛買發展電子商務三年多來,目前電商營收已佔整體營收5%,去年電商營收更成長六成。

愛買電商
(圖說:在Go Happy開設的愛買線上購物。圖片來源:截取自Go Happy愛買線上購物網頁。)

以兩間實體門市作為配送點

愛買成立於1990年,為遠東百貨轉投資成立,中間雖一度有法商投資,但目前是百分之百的本土量販業者,屬於遠東集團。目前愛買在全台有19家門市,大多集中於中部和北部。

而網購發展以在電商平台開店為主,2013年在遠東集團下的電商平台Go Happy開店,使用Happy Go的會員系統,2015年九月起也在Yahoo奇摩超級商城開店。蘇夏蔚表示,相較於其他實體通路業者,愛買發展電商的時間較晚,最初會選擇在同集團的Go Happy網購平台開店,也是希望妥善利用集團內的資源。由於電商營收成長顯著,才會選擇不同的開店平台拓展客源。

愛買電商
(圖說:負責愛買線上購物的遠百企業電子商務協理蘇夏蔚。照片來源:許文貞攝影。)

目前台灣四大量販業者中,僅有愛買和家樂福佈局生鮮的網購配送。蘇夏蔚表示,雖然生活日用品是量販重點項目,但由於網購平台已有大量生活日用品項,希望和其他業者差異化經營,因此決定也做網購生鮮商品,目前網購生鮮已經成長到至少兩千個品項。

在配送上,愛買以三重、桃園兩家實體門市作為出貨點,並且整合網購和實體的倉儲系統。蘇夏蔚表示,雖然這樣做的存貨量可能不及有專倉的業者來的準確和即時,但由於僅在兩間店出貨,庫存量不會差異太大。

為拓展客群而拓展平台

蘇夏蔚表示,之所以選擇和Yahoo奇摩超級商城合作,主要是為了考慮客源的拓展。「Yahoo超級商城的用戶年齡層較Go Happy的年齡層平均低五歲。」這五歲的差距也展現在對行動電商的需求上。蘇夏蔚表示,雖然在Yahoo奇摩超級商城才剛開幕六個月,來自行動端的流量已達到40%,對比Go Happy的25%來的高出許多。

也因為電商隨時都能買的特性,愛買觀察出網購尖峰時段集中在週一到週三,晚上睡前的十點到十二點左右。蘇夏蔚表示,兩間門市約20名揀貨人員從早上七點到晚上十點的揀貨時間,搭配合作的黑貓宅急便配送,滿足大台北、基隆和桃園地區9小時(生鮮12小時)到貨的需求,台灣本島則是隔日即可送達。

對於近年生鮮代購業者如Happy Fresh、Honest Bee等進入台灣市場,主打替消費者在超市代購生鮮後一小時配送到貨,蘇夏蔚表示,愛買還在觀察有這樣需求的消費者型態,也在觀察這樣的商業模式在台灣是否可行。「愛買在電商還有很大的成長空間。」因此愛買暫時不會考慮和生鮮代購業者合作。

台灣四大量販業者進軍電商比較

量販電商
(資料來源:各業者官網。製表:許文貞。)

延伸閱讀:
量販電商競爭升溫,好市多、家樂福購物網站上線

關鍵字: #電子商務
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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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