虧更多才能募更多?商店街拚下一輪增資,補貼再加碼
虧更多才能募更多?商店街拚下一輪增資,補貼再加碼

PChome集團旗下網路開店平台商店街大打補貼戰,導致上半年本業虧損就超過一億元,但顯然這樣燒錢的速度還未能符合他們的預期,進入下半年之後,不僅運費補貼持續,也開始在網路、捷運車廂、平面報章雜誌加碼廣告投放,4日更推出成交再送20元購物金的新行銷方案。而這連串動作背後,或許與他們預計在今年啟動的第二波增資有關。

PChome集團董事長詹宏志先前曾表示:「做平台就是要搶最大、最黏著的位置,在沒完成之前,你會持續這個東西,這樣的工作需要資源,正是上市公司最大的好處,不然上市要幹嘛?」他說:「這是商店街最大的好處。」

收入追不上支出,商店街計畫第二輪增資

實際上,為了與蝦皮購物一決勝負,商店街已經在今年上半年啟動2.87億元的現金增資,而該輪增資最終主要是由PChome集團旗下的露天拍賣認列。只是若就商店街公布8月的月化訂單量為200萬筆來看,這筆資金顯然還不足以幫他們打趴月訂單量已突破800萬筆的蝦皮購物。而就商店街的公開說明書來看,他們手中的現金也稱不上充裕,但燒錢速度卻在加快,如果要繼續打這場仗,勢必得再募一筆錢。

商店街現金收支預測表.png
商店街現金收支預測表
圖/ 截自商店街公開說明書

有趣的是,要想得到更多銀彈支援的方法,恐怕就是把虧損擴得更大。因為商店街現在對投資人說的是一個「燒錢換市占,最終就能稱王」的故事。在這個故事裡,虧得愈多,代表市占率愈高,虧損二字不具負面意義。而一旦投資人買單這個說法,將股價墊高,那麼商店街下一輪增資的定價就可以更高,募得的資金也會更大,讓他們可以再燒更多錢。如果從這個角度來看,就不難理解商店街為何對虧損視若無睹,反而還想方設法要虧更多。

不過這個故事最終還是要面對一個問題:「燒錢換市占」能否成立?

虧損與市占真能同步增長?

當然,過去露天拍賣成功過一次,但時移事易,環境不同、對手也不同,同樣的招數未必能有相同結果。實際上,過去這段時間以來,商店街大多都是以「成交量增長的倍數」來證明補貼成果,既沒有提供倍數的基期,也沒有絕對金額,是直到近期才揭露「月化交易量200萬筆」的數字。只是在沒有交易額可供參考,而且什麼費用都不收取的情況下,從商店街財務報表除了看到支出暴增、虧損擴大,實在很難知道「補貼」到底帶給商店街什麼?而市占率是不是真的跟著交易量同步成長,同樣也是問號。

舉例來說,假設原本的交易量是10次,因為補貼手法將交易量擴大到100次,乍看之下很成功,但如果這100次交易當中,有50次是因為平台上既有的10名用戶受到沒有門檻的運費補貼,以及為了多拿幾支免費冰淇淋、多拿幾筆購物金的誘因下,將原本一張訂單拆成5張,那就意味著這10倍交易量成長,不等於10倍用戶數增加,同時也代表10倍交易量成長對交易額的帶動效果可能還不到5倍,創造的虧損卻不只10倍。

商店街個人賣場 超商取件成功再送20元購物金 超過千萬購物金免費送.JPG
商店街除了延長免運活動,又再推出贈送購物金的優惠
圖/ 商店街

補貼之外,還有什麼應戰策略?

當然,市場上會採取這種手法的消費者或許有限,但從目前商店街願意對外公開的資訊來說,確實很難判斷出所謂「增長」,其中的水分有多少。再者,更重要的或許還是在於採取補貼策略的同時,商店街是否也在使用者介面、客服等各方面同步提升,並思考其他有效的競爭策略,以確保補貼過後消費者仍願意留下來。

終究這還是一家營利企業,商店街當然可以如他們在公開說明書所說的,因應營運規模穩定成長及積極投放搶攻網購市場下,支付營運開銷之資金需求隨之增加,因而必須啟動現金增資。但從眼前的競爭態勢來看,商店街下滑的收入早已負荷不了愈來愈龐大的費用支出,即便可以採取增資、借貸、發債等手法維持營運,長此以往卻不免傷及股東權益,也考驗投資人的耐性,更大大增添營運的風險。

關鍵字: #PChome #蝦皮
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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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