運用台灣電子商務經驗做中國一億網民生意
運用台灣電子商務經驗做中國一億網民生意
2006.11.01 | 人物

繁華熱鬧的北京商業區裡,一個不到二十坪大的空間,幾張嶄新的辦公桌椅、剛剛接好還未全部測試完成的網路線,就是辦公室的全部樣貌,這是網勁科技老闆娘兼副總經理劉彥婷在北京的新據地。
一張簡體字的名片,說明了劉彥婷的北京新身份,她現在是網勁旗下「北京全買網」總裁。草創之初,簡單陽春,就連桌椅的塑膠套都還未卸下,這環境與她在內湖科學園區內新穎的台北辦公室可說是天壤之別。難以想像這塊初創的市場,到底有什麼魅力讓老闆娘甘願放下台北穩定安逸的家庭與事業,自告奮勇一個人來到北京打天下?
「台灣的市場競爭太過激烈,雖然提袋率高,但是大家爭破頭換回來的,不過是少得可憐的毛利,」劉彥婷解釋。
反觀大陸,這個擁有一億網民的潛力市場,電子商務反而是塊處女地。根據iResearch網路調查公司的統計,去年B2C的交易金額成長率高達四六%,雖然前後有8848、6688等B2C電子商務網站出現,但卻一直做不出成績,「我們叫那些是『疆屍網站』,根本沒有營運了,」她笑說。

**打台灣牌贏得網友信任

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雖然決定西進還不到一年,但劉彥婷對大陸的網路市場卻擁有十分敏銳的觀察力,加上過去七年在台灣電子商務市場及代理Yahoo!奇摩線上開店的know-how,劉彥婷迅速地決定前進大陸的策略。
她指出,中國大陸電子商務發展的瓶頸,部份是來自消費者對於線上購物安全的不信任。為了建立自家品牌的「誠信」印象,她一方面大打「台灣」牌,贏得網友信任,另一方面將旗下店家以「台灣館」的姿態,先後進軍「新浪」、「淘寶」等大陸知名線上品牌。
劉彥婷指出,此種包裝手法已獲得良好反應,在物以稀為貴的誘因下,大陸網友的平均消費金額甚至可達到XX元。「我們的終極目標是要將台灣的obuy(全買網)平台帶入中國大陸,」她說。
一次機緣,讓劉彥婷認識了大陸阿里巴巴集團的馬雲,當時網勁與阿里巴巴各只有十五人、三十人的規模,只是沒想到幾年後,阿里巴巴已經成為員工三千人、旗下擁有大陸最大拍賣網站「淘寶」、最大線上支付系統「支付寶」的大集團,網勁雖然也拓展成為一個三十人的網路公司,但規模與阿里巴巴完全不可同日而語。
「這是一比二到一比一百的差距,我不相信我們的聰明才智差距有一百倍,如果是環境讓我們有這樣大的差距,那麼我願意到這個環境裡試一試,」劉彥婷發下豪語。

**放棄台灣所有前進中國

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看準了大陸網路業的起飛趨勢,劉彥婷毅然決然放下了家庭主婦兼老闆娘的角色,決定西進大陸。從二○○五年底到隔年三月,她以極高的效率完成了西進的打底工作,不僅對於當空中飛人完全沒有怨言,也放下身段融入大陸網路社交圈。
「以前的我很低調,但現在我開始用不同的角度展現自己。」善用台灣招牌的她,在一片男人圈的大陸網路界,很快地打響名號。大家都知道,這個亮眼、時時帶著笑容的「女士」來自台灣,是個擁有Yahoo!奇摩線上開店代理權的電子商務前輩。
「在電子商務這麼堅持的,網路界就只有她了,」北京全買網總經理劉育奇如此感嘆,「網路界這樣為了自己相信的事情不停努力的人,真的不多。」而這也是他這個網路西進前輩,甘願投入全買網這個僅有五人團隊的最重要因素。劉育奇的目標,就是幫助劉彥婷在各方質疑中,走出自己的路。
投資北京全買網台灣母公司網勁科技的日本三井物產(Mitsui & Co.),就不太贊成劉彥婷的大陸擴展,因為大陸多變的情勢,過去也讓三井吃了不少苦頭。
然而,這仍然改變不了劉彥婷的堅決:「這公司我占了八五%,花自己的錢,我當然會小心。」除了力求儉樸,面對電子商務處女地的養成,劉彥婷已經暗自立下三年的長期抗戰決心。
即使困難,劉彥婷還是時刻充滿鬥志,即使是零碎時間,都可以看到她不停以智慧型手機,飛快地傳送著訊息進行公務溝通。唯有談起家庭時,劉彥婷流露出少見的惆悵:「這是我最犧牲的一個部份。」
她說,從公司的角度看,經營者永遠都要找尋更大的市場;從個人生涯看,即使花在大陸三年時間,自己也還未滿四十歲,重新開始都還有機會。唯有先生及一雙兒女,才是她最放不下的心中大石。現在她只有靠著網路,一解兩地相思之苦。
網路已經與劉彥婷的生命分不開了,她先是在網路找到了創業的無窮動力,現在又靠網路牽繫起家庭生活,為自己持續添加動力,未來我們還要看著她繼續為網路世界創造故事!

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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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