電商南向如何接地氣？蝦皮教戰守則：與買家聊天最重要|數位時代 BusinessNext

電商南向如何接地氣？蝦皮教戰守則：與買家聊天最重要

南向政策喊得震天價響，電商也要南向做生意，但風土民情不同，很容易鎩羽而歸，蝦皮母公司SEA集團發布《印馬泰消費者網購行為洞察報告》，指出比起理性比價，東南亞消費者更喜歡透過「互動」達成交易。

攻下東南亞，關係「麻吉」很重要

台灣與東南亞風土民情不同，什麼樣的互動才奏效？台灣買家習慣針對產品發問，較具目的性；東南亞買家卻喜歡跟賣閒話家常，SEA集團首席經濟學家Santitarn Sathirathai以妻子的購物經驗為例，他指出太太最後買了一件顏色不喜歡的衣服，最主要原因是跟賣家聊得愉快，賣家「有問必答」。

買賣雙方的互動，成為交易成功很重要的關鍵，在東南亞市場深耕多年的蝦皮，使出十八般武藝，不放過任何成交機會。以印尼、泰國、馬來西亞市場為例，第一招就是娛樂，將購物體驗「遊戲化」（Gamification），像是推出直播猜謎「Shopee quiz」，使用者猜對能獲得代幣抵消費，近一步深化對蝦皮的黏著度。

東南亞許多城市上下班交通擁擠混亂，「殺時間」的服務是吸引消費者有很利的手段，「消費者停留時間越久，開支的可能越大。」Santitarn Sathirathai表示，每天在蝦皮停留超過一小時的用戶，比停留不到15分鐘的，交易金額多出2倍。

其次優化使用者的「體驗」，能延長用戶的生命週期價值，蝦皮指出有66%的訂單，是透過「聊聊」的功能促成，賣家回應得越積極，買家黏著度越高，最熱門的前千大賣家回應訊息的等待時間，都不超過6小時。

第三個趨勢，則是年輕女性為消費主力。蝦皮指出35歲以下的女性是消費大宗，而且在購物平台停留時間明顯多於男性，在印尼，停留超過一小時有一半是女性，在泰國每天使用「聊聊」交談超過85則訊息的，超過一半也是女性。高密度的交談，讓女性的訂單量比男性還多出20%至40%，甚至在3C產品，也是女性買得多。

MIT商品切中需求，「在地化」才能成功南向

抓緊三大趨勢，是否就能在握有人口紅利的東南亞市場無往不利？Santitarn Sathirathai喊出，「Localization、Localization、Localization」強調在地化的重要，因為東南亞每個國家語言、習慣、信仰都不同，很難用一個模板套用，馮時欽指出不僅聘用當地員工約一萬人，也針對東南亞7國推出7個App，以符合當地使用習慣，並串接當地的金物流。

Santitarn Sathirathai推薦泰國、馬來西亞、印尼最適合當作進入東南亞市場的起點。因為這三個國家的GDP僅次於新加坡與汶萊，泰國政府大力支持電商發展，支付與物流等基礎建設也夠成熟；馬來西亞則是熟悉台灣文化，且有一半人口為華人，MIT商品非常吃得開；印尼則是有最大的人口紅利，預計2025年將成為東南亞最大的市場，交易量可能會超過總體的一半，目前零售的基礎建設尚未開發完全，對電商需求十分龐大。

馮時欽表示，這些市場中「嬰幼兒用品」、「3C電子」和「保健美容」等商品需求最強勁，而在健康意識抬頭與收入提升之下，保健美容商品過去一年，在印馬泰三國成長速度最快，特別是彩妝品在印尼成長超過50%。三大商品台灣皆有優勢，但馮時欽指出，最重要的還是在地化，找到當地對的夥伴，順應當地風土民情，MIT才有辦法成功南向。

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。」

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。