電子商務始祖亞馬遜改當網路包租公
電子商務始祖亞馬遜改當網路包租公
2006.12.15 |

二○○六年十一月,美國《商業週刊》(BusinessWeek)的封面是亞馬遜網路書店創辦人兼執行長傑夫貝索斯(Jeff Bezos)的照片,他面帶微笑,手上抱著堆高的紙箱,準備來跟所有打算從事電子商務的人做生意。是的,他打算分租亞馬遜十二年來建設完成的網路倉儲技術與資料庫,叫做亞馬遜網路服務(Amazon Web Services, AWS)。
貝索斯在想什麼?他在沒人相信電子商務的年代時,篤定地開了第一家網路書店;多年後,亞馬遜終於開始賺錢的時候(二○○三年開始獲利),他竟然要把網路零售內部的技術與資源,當作服務賣給其他小型的電子商務網站?
許多人都認為他瘋了,這就像是7-Eleven把自己的物流與倉儲管理租給其他連鎖便利商店一樣不可思議。但他其實早已在這條路上經營數年,只是亞馬遜網路服務終於發揚光大,功能齊備地準備好要當房東了。
貝索斯從開創亞馬遜網路書店以後,一舉一動都跌破大家的眼鏡,但對他來說,他並不是憑著天上掉下來的靈感,也不是比別人更早看到趨勢,而是就算很多人看到未來在哪裡,只有他能不顧一切地投下去。
貝索斯的名言正代表了他的行事作風:「我知道如果失敗了,我不會後悔,但我一定會後悔從未嘗試過。」這句話也成為他人生的註腳。美國《商業週刊》編輯羅伯賀夫(Rob Hof),也是這次亞馬遜封面故事撰文者,談到他與貝索斯會面時表示:「他總是充滿自信。」

**貝索斯首創電子商務成風雲人物

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當貝索斯在一九九九年被選為《時代》(Time)雜誌年度風雲人物時,他所經營的亞馬遜網路書店還在賠錢。但只因為他隻手開創了電子商務,就讓他成為《時代》歷年來第四年輕(三十五歲)的年度風雲人物(第三名是一九六三年入選的馬丁路瑟,時年三十四歲)。
有人說他是先知,因為他看見網路將成為每個人生活的重心,每個人家裡都會有電腦,而透過電腦及網路交易絕對不是夢。但與其說他是先知,不如說他能夠抓住微小的線索,並堅持自己的信念。
當他還在替基金交易公司工作時,他替電腦寫了一個由電腦執行股票交易的程式。當時他就發現網路是以每年十倍的速度在成長,而這個發現也引領他開創了網路事業。貝索斯說,發現網路成長速度如此驚人的事實,讓他「靈光乍現」,開始思考網路商機。
於是三十歲的他帶著妻子離開紐約投資公司副總裁職務。他對他老闆說:「我要做這件瘋狂的事,我要創一個在網路上賣書的公司。」在妻子的全力支持下,他們到了西雅圖,創立亞馬遜網路書店,當時是一九九四年,網路才初試啼聲,更遑論電子商務。

**創造讓更多人仰賴的網路服務

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事實證明,在網路上做生意非但可行,而且還大有賺頭。二○○五年,貝索斯在《富比士》(Forbes)雜誌年度財富排行榜上名列第四十一,有四十八億美元的身價。
「我喜歡人們仰賴我,因為這樣我會很有動力,在亞馬遜有數以百萬計的消費者仰賴我們,數以千計的投資者仰賴我們,而我們又是幾千個員工彼此仰賴的團隊,這很有趣。」貝索斯的下一步,就是讓更多人仰賴他。
今年九月,貝索斯在麻省理工學院新興科技研討會(MIT emerging technology conference)上發表關於亞馬遜網路服務的演說。他帶著一貫自信的笑容,侃侃而談亞馬遜推出的新服務,「我們的目標就是,讓其他人更容易建立網路應用服務,降低進入門檻。」
貝索斯表示,以亞馬遜為例,「我們只有三○%的時間與精力花在消費者端的服務,七○%花在網路的基礎建設,現在我們做的事情,就是讓人把更多的時間花在他們的點子上。」
亞馬遜早在二○○二年七月就推出網路服務,當時貝索斯打算讓亞馬遜不只賣書,而是當電子零售業的平台。他推出亞馬遜電子商務服務(Amazon E-commerce Service),讓零售商可以把自己的商品放在亞馬遜商店中,儲存產品價格、顧客評等的資料。該服務是免費的,亞馬遜網路書店從此蛻變成亞馬遜百貨公司。後來陸續推出簡單倉儲服務(Simple Storage Service, S3)以及土耳其機器人(Mechanical Turk)。

**出租生意為網路投下震撼彈

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這一路走來可以看出,貝索斯仍然在窺看著網路的下一步:販售網路服務。從Web 1.0的先驅者開始,入口網站、線上零售,再到大型電子商務平台,接下來呢?就好像Google推出線上試算表與線上文書處理,salesforces.com將企業軟體服務帶到網路版,當人們所有的事情都可以透過網路解決時,平台就益發重要,這就是貝索斯想要做的事情:打造亞馬遜除了網路零售、物流及電子商務平台外,第三大的事業。
為了建造全球第一大的電子商務平台,亞馬遜投入過多資金在軟硬體設備和研發上,雖然亞馬遜的營收不斷成長(年營收超過一百億美元),但是由於硬體和研發的投資,使亞馬遜的獲利能力始終不佳,預估今年的獲利只有去年的一半(估計淨收入為一億八千萬美元,但研發資金已投注四億八千萬美元)。
目前亞馬遜的零售只用了一○%硬體基礎建設,開放閒置部份的確可增加不少收入。然而亞馬遜在八月推出代管服務(Amazon Elastic Compute Cloud, EC2)之時,股市並未給貝索斯掌聲,股價應聲下滑。
雖然貝索斯所推出的網路服務,建立在他已砸大錢的基礎建設,但相應的顧客群與營收並沒有明顯的成績,這次他會不會賭錯了?不過,我們不得不想起,當年也沒有人看好在網路上賣書,過了幾年,大家依然對網路百貨公司的想法吃驚,這回他的出租生意看來又是一枚震撼彈。
信心滿滿的貝索斯,他心中永遠有著創新的想法,零售網路服務代表了網路商場的下一步。讓我們拭目以待貝索斯的大動作,是否又是一次成功的賭注。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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