台灣農產品競爭力強，國內八大電商平台讓小農變「電農」|數位時代 BusinessNext

電商讓農業「零售化」，發展空間大

Momo 購物總經理林啟峰表示，過去農產的運銷上，農民只會栽種，農產品分級、包裝、產銷履歷等大部分是由盤商或通路處理，因此都只能大量銷售給盤商和通路，無法處理運銷的事項。「目前整個供應鏈還沒完整，只有商業模式。」

因此，透過電子商務，未來希望農業也能往零售化邁進，當零售的需求增加，才能讓物流業者增加對冷鏈配送的投資。「台灣農產品是少數能和中國競爭的商品。」林啟峰認為特別是可以常溫配送農產加工品，在銷售上比較不會碰到問題。

這次參與的八家電商為（依照英文名稱首字母排序）：東森購物網、GoHappy 快樂購物網、Momo 購物網、PChome 線上購物、台灣樂天市場、udn 買東西、森森購物網和Yahoo奇摩。Udn 聯合報電子商務部總經理孫志華也指出，希望透過聯合報在媒體內容上的資源，協助小農行銷。

（照片來源：擷取自 udn 買東西網站。）

雖然林啟峰表示在 Momo 購物上農產品類仍然不多，只佔平台上商品中的極少數，但 PChome 24h 購物也表示，從 2013 年到 2015 年，PChome 24h 購物的台灣農產品銷量每年成長超過三成，代表未來農業電商仍然有很大的發展空間。

日前 Yahoo 奇摩超級商城才宣佈發展農業電商，和新北市農會及小農組織「小農食代」合作，Yahoo 奇摩拍賣也協助平台上的個體戶小農行銷。年僅 22 歲的彰化地瓜農蔡翌璋回到祖父母家務農，就是靠著 Yahoo 奇摩拍賣協助在拍賣平台銷售「栗香黃金地瓜」，甚至還拍攝微電影。今年蔡翌璋的地瓜有兩成的產量分在 Yahoo 奇摩拍賣銷售，上架三週就已經賣超過一半。

平台組織小農，協助自產自銷

除了農委會主導國內八大電商平台合作促銷農產之外，過去幾年其實早就有許多訴求幫助小農直接向消費者銷售產品的電商平台。例如 2010 年由金欣儀（又稱「買買氏」）創辦的「直接跟農夫買」，就透過粉絲團和自建平台銷售，集結上百位小農，在運銷上協助小農自產自銷。這一類新平台的誕生，讓小農有除了賣給盤商之外的新選擇。

新創團隊「挺農易」也是協助有機小農銷售的電商平台。總經理賴積熙曾經在大潤發工作，現在經營餐飲業，對於食材來源很重視，因而想要協助有機小農銷售好的有機農產品。

然而賴積熙也指出，「挺農易」在接洽小農的過程中，發現許多小農其實對於電商都非常不了解，也不清楚農委會可以協助的資源。即使想要在國內大型電商販售，也不一定能達到 B2C 平台要求的供貨量，更無法負擔通路的上架費。

因此「挺農易」目前是抱持著經營社會企業的心態協助小農銷售，僅賺取中間微小的價差。但由於大型電商平台有較高的能見度，未來也不排除會在大型電商平台銷售。

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。