還記得國外「迴紋針換到房子」的故事嗎?台灣線上交換市集Swapub創業一年半,開始切入「獲利模式」
還記得國外「迴紋針換到房子」的故事嗎?台灣線上交換市集Swapub創業一年半,開始切入「獲利模式」

台灣電商網站百花齊放,想買的東西,幾乎上網就能找到,現在甚至能不花錢,用「交換」方式滿足需求。線上交換市集Swapub耕耘以物易物市場兩年,成功在全球累積60萬會員、百萬件商品,甚至有人在平台上換到結婚戒指。今天(16日)他們公布了五大熱門交換商品,希望幫更多人滿足願望。

Swapub營運長林靜怡合照
Swapub用戶(圖右)曾在平台上花一年時間換到結婚戒指,甚至計畫未來的婚禮用品,也要用交換方式取得。
圖/ Swapub提供

交換市集排行榜:服飾、美妝、3C最夯

交換商品排行榜
1女士時尚
2美妝保養
33C電子
4男士時尚
5玩具公仔

從表格中可以發現,最容易成功交換的物品,還是以時尚、3C類居多,具有獨特收藏價值的公仔也很受歡迎。Swapub統計,在平台上平均每4件交換物品,就有1.3件交換成功;截至目前,平台上單人最高換物次數高達800次,而單人最高上傳數破2,500件物品。

線上交換市集Swapub成立於2015年,為台灣在地的以物易物手機App,用戶能主動張貼願望清單,或透過平台瀏覽他人物品、討論交換意願。

Swapub「個人Profile」可檢視個人或換友的交易資訊與評價
圖/ Swapub提供
Swapub「依地區品項分類」明確的物品分類,讓換友快速搜尋所需品類
圖/ Swapub提供

目前Swapub已經有超過百萬次下載量,並以每年50%的速度成長。營運範圍涵蓋中、港、日、泰等155個國家,並提供英、法、德、日等12種語言。Swapub營運長林靜怡表示, 「台灣目前仍是最主要市場,今年希望在泰國、中國大陸有好表現,目標全球會員數成長6倍,突破400萬大關。」

以物易物受歡迎不難,收費才是關鍵

其實台灣以物易物的風潮,可以從2008年說起,如Kijiji奇集集、LeLeKoKo易物趣、欲換團等網站,當年都很受到歡迎,但大部分無法長久經營,甚至轉換服務方向。林靜怡也坦言,雖然Swapub可以說是亞洲最大的以物易物手機App,「但過去兩年內並沒有商業模式,而是以擴大會員數為優先考量。」

Swapub營運長林靜怡
Swapub營運長林靜怡認為,如何避免假貨、詐騙,並且找出商業模式,是以物易物網站的兩大重點。
圖/ Swapub提供

由於交換物品屬於消費者之間的C2C服務,同類型網站也都曾傳出有假貨、詐騙的情況出現,這也成為Swapub急於解決的首要問題。

林靜怡表示,將會在6月前推出安全機制,採收費模式,提供交換雙方更多保證。另外也會從物流端下手,雙方寄出商品後,東西會先扣在物流中心,等待確認無誤後再寄出。

「過去Swapub用戶比較喜歡當面交換商品,擔心寄包裹容易被詐騙,或是商品品質不符期待。」林靜怡認為,如何改變消費者的使用行為、確保交換物品質,將是平台的重要任務。

Swapub強調,將陸續推出更多加值型服務,滿足用戶需求,同時也會舉辦更多線下活動,例如跳蚤市場交換派對,讓台灣消費者更有參與感。

而目前他們並沒有募資計畫,最大股東仍是遊戲橘子集團,林靜怡表示,無法透露雙方是否會有資源整合的情形出現,「但集團看好以物易物熱潮會繼續延燒。」

關鍵字: #共享經濟
往下滑看下一篇文章
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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓