先是整併、然後結盟，創業家兄弟要改走省錢打法？|數位時代 BusinessNext

前三季營收增長，但獲利衰退

今年年初創業家兄弟就表示要增加行銷預算，除了原本的數位廣告投放，更大打了幾波線下廣告，希望透過品牌宣傳衝刺市佔率和營收。而從創業家兄弟今年前三季累計營收26.26億元來看，確實比去（2016）年同期有約13%的成長。

然而相對於去年同期營業淨利還有3769萬元，其今年前三季本業獲利則是已經大幅下滑至千萬元以下，僅849萬元，衰退幅度高達77%，而稅後EPS也從去年同期的2.06元減至0.74元。

也或許因為如此，第四季起，創業家兄弟才會著手進行營運調整，將原本5個垂直購物App整併成3個，將資源火力更集中在生活、食品和3C這3大市場；同時，他們也開始嘗試與同業和異業結盟，應是希望藉此可以用比廣告投放相對較低的成本，達到宣傳、導流等效果。

事實上也不只是創業家兄弟這麼做，隨著數位廣告費用不斷高漲，可以看到有愈來愈多的垂直型電商都採取了類似的策略聯盟作法。

結盟策略能否有效在維持營收成長同時，也守住獲利？

而以這次創業家兄弟和愛合購的合作來看，生活市集將全站近6000項商品進駐目前有110萬會員，平均每日會有3000團團購的愛合購平台，一方面除了預期可以藉此增加曝光、知名度，還有導流效果;另一方面應該也是希望可以藉由團購帶動整體商品銷量的規模，才有機會用足夠大的量壓低商品價格，進而有本錢和大規模綜合型購物網站如momo和PChome競爭。

畢竟當兩大電商都是以「滿足消費者生活360度需求」為目標，持續不斷擴大銷售品項和營運觸角時，垂直型電商若不能走出自己的特色，創造出消費者一定要在這裡購買的理由，則生存空間很可能就會被可以一站式滿足消費者多方需求的綜合型平台擠壓。特別是這些大平台多具有資本、流量和經濟規模等優勢，除了可以有更佳的成本結構做競爭，也更能夠吸引，並且留住供應商。

而也讓人好奇的是，在愛合購之後，生活市集會不會持續擴大同業或異業結盟網絡？而創業家兄弟又會不會在其他兩個垂直購物網站也嘗試相同策略？以及更重要的是，這樣的做法是否真能有效保住營收成長，同時又守住獲利？

創業家兄弟	營收	營業利益	稅後淨利	EPS
2017前三季	26.26億元	849萬元	1517萬元	0.74元
2016前三季	23.17億元	3769萬元	3829萬元	2.09元

創業家兄弟

營收

營業利益

稅後淨利

EPS

2017前三季

26.26億元

849萬元

1517萬元

0.74元

2016前三季

23.17億元

3769萬元

3829萬元

2.09元

隨著 AI 工具逐漸普及，真正拉開差距的，已不只是技術或算力的強弱，是企業能否整理資料、重新設計流程，並把 AI 融合既有工作方式，持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services（AWS）將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表，從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題，協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步，不只是再導入一套 AI 工具，而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購，系統可以建置，但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責，才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型，同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業，場域複雜、既有系統眾多，正因如此，更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎，進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄，今年以「雲騰智慧大南方齊創 AI 好未來」為主軸，將討論重心從雲端與算力基礎，推進到應用全面升級，協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升，才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑，10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」，而是導入之後企業的真實改變。

OpenAI 重磅講者親臨高雄，從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey，以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題，分享在 AI 技術快速演進之下，企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張，哪些應用已具備規模化條件？哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備？這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本，AI 啟航」先回到資料基礎：外部模型跑得再快，若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位，技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門，真正困難的不只是把系統建起來，而是由誰推動流程改造、由誰認列成果，以及當 AI 產出的判斷出現問題時，責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題，對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求，也提醒企業：效率不能取代治理，AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界，將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

從六種產業場景，看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例，不只要說明「做了什麼」，還要回答幾個更實際的問題：解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷，又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景	議程規劃與關鍵課題
智慧支付	藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控；處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造	以語意層串接資料孤島，讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技	會說台語的 AI Agent：從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造	零售製造轉型；把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明，AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的，不只是更多案例，而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻，把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」，邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位，聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理，還是組織協作，不同問題點，都能找到對應的解方。

10 月 23 日，從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級，到運動產業的會員體驗創新，看 AI 如何從概念走進產業現場，成為百工百業轉型升級的實際動能。

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」，掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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