從超市、百貨到大賣場,亞馬遜和阿里巴巴為何在線下買不停?
從超市、百貨到大賣場,亞馬遜和阿里巴巴為何在線下買不停?
2017.11.20 | Amazon

東、西方兩大電商巨頭阿里巴巴和亞馬遜,近來都在做同一件事:投資實體連鎖零售通路。其中,阿里巴巴出手的標的可還不只一家。當然,這兩大巨頭出現相同作為絕不是偶然,而是他們都認清了實體有其不可替代性的事實。

雖然實體零售的銷售額看似逐年衰退,電商營業額則是年年成長,但至今線下零售市場的規模還是比線上大非常多,而對於在各自擅長區域市場的市佔率都已經達到相當大規模的阿里巴巴和亞馬遜來說,往海外開疆闢土是尋求成長突破的一個選項,而另一個選項就是向線下挑戰。

線上到線下,從零開始緩不濟急

然而實體零售或許傳統,卻一點都不簡單。經營實體連鎖通路有近30年經驗的業界高層直言,這些電商再厲害,要想自己一手一腳在線下做出具有規模的連鎖通路幾乎是不可能的事情。因為光是找人、找地就很困難,況且從零開始也緩不濟急。

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亞馬遜推出無人商店Amazon Go引起相當大的市場關注
圖/ Amazon官網

這或許就是為什麼亞馬遜和阿里巴巴相繼推出了如「Amazon Go」這樣酷炫,且話題十足的「無人商店」,解決進入線下必須大量找人和培訓的痛點。相信對於這些像科技業甚過零售業的公司來說,用技術解決問題是他們更熟悉且擅長的作法。但也是因為如此,到目前為止,「無人店」似乎還是比較像個技術展示場域,不是真正為消費者需求而生的存在。

而且從目前這些無人店推出至今都還僅止於示範店也可以猜想,在實際推行上想必遇到了不少困難。或者有實體零售業者也點出,以台灣非現金支付占比還不到2成來看,無人店其實是一個「把80%消費者拒於門外」的解決方案,不符合現實。

無人店推廣不易,併購效益更直接

既然無人商店要在短時間內大量推廣有難度,那對資金不虞匱乏的電商巨人來說,直接併購現成的實體店很自然就成了選項。所以我們看到亞馬遜以137億美元(約合新台幣4150億元)併購了美國生鮮有機超市Whole Foods,而阿里巴巴則是一路入股了中國3C連鎖通路蘇寧、併購中國連鎖百貨商場銀泰商業,還有中國連鎖超市業者三江購物和聯華超市,以及最新宣布以新台幣873億元入股旗下擁有大潤發(RT-Mart)及歐尚(Auchan)兩大中國量販賣場品牌的高鑫零售36.16%股權

當然任何併購都少不了磨合期,更何況線上與線下的整合更是過去未曾有過的事,大家都還在摸索階段。但這一買無疑大大縮短了從線上到線下的距離。一方面,他們藉此踏進了過去在網路上不容易做好的生意,如生鮮市場;另一方面,阿里巴巴和亞馬遜可以將原本必須要用來找地、蓋基礎建設、找人、訓練人的時間和資源,更專注用於找出貫穿線上與線下的路徑,嘗試創造虛實互補的加乘效果。

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圖/ 阿里足跡

又或者,他們也可以將過去在新零售的試驗,在這些既有的實體連鎖通路上快速複製、驗證。試想,如果將阿里巴巴旗下被稱為新零售原生物種的盒馬鮮生營運模式,放進中國446家大潤發和歐尚賣場,可能會產生什麼效果?

而兩大電商巨頭的動作,也不免讓人思考,如果是在台灣呢?誰有能力可以出手進行線上、線下零售通路的整併?

台灣也會有類似的虛實通路整併案嗎?

相對於阿里巴巴和亞馬遜分別有超過4700億美元(約合新台幣14兆元)和5400億美元(約合新台幣16兆元)的身價,台灣電商就算是市值最高的momo也還不到300億元,而台灣較具規模的實體連鎖通路如統一超,市值則是超過2900億元,要以小吃大的難度相當高。

但台灣連鎖通路高層指出,比資金規模更大的問題恐怕是台灣電商公司沒有阿里巴巴和亞馬遜這麼強的技術實力,也不像他們可以大量且高度掌握消費者的金流、物流等全方位情報。因此他認為,就算今天台灣電商有錢可以買下7-11、全家等實體連鎖通路,恐怕也還是做不到阿里巴巴併購線下通路可能產生的綜效。

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momo的市值將近300億元,是台灣電商市值最高的,但這還是不及台灣較具規模的實體連鎖通路規模。
圖/ 吳晴中攝

實際上這點連台灣電商業者自己也不否認,表示這是以台灣為主要市場的小市場現實。業者直言,就像是明明知道AI很重要,但因為可以期待的應用規模、回報規模有限,台灣電商就是很難投入和亞馬遜一樣多的資金去做研發,最終只能選擇市場上成熟的科技。

但台灣不論線上或線下業者,大多都認同虛實整合的方向,並也正在往虛實整合的方向努力。只是在台灣不論是線上業者要併線下業者,或是反過來整併,似乎難度都不低,所以多數業者目前還是以一己之力在虛實整合尋求突破,或者往策略聯盟的方向發展。只是所謂策略聯盟通常都是比較鬆散的結合,合作自然也就很難像併購那樣的緊密了。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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