迎接5G時代！三大趨勢翻轉你對未來電商的想像|數位時代 BusinessNext

每一次行動通訊技術的升級，都會帶來革命性的迭代。從過去的3G到4G，到現在即將邁入5G，超高速、低延遲、廣連結的特性，讓5G成為影響未來所有商業發展的關鍵因素。對網路世界而言，1.0的網路是機器跟機器互連，接著行動網路出現進化到2.0版，也就是人跟人互連，到5G時代下的3.0網路革命為 「萬物互聯」。每一次革命伴隨可連接的點更多，市場規模也變更大。

根據工研院產業研究中心（IEK）預估，2020到2025年，全球5G網路人口覆蓋率將從8%成長到34%，用戶數將達11億。

在這麼大的市場規模和萬物互聯的情境下，未來電商三大趨勢將愈形重要：人工智慧、個人化、內容商務。

用AI打造智能購物

在5G萬物互聯下，不只有PC或手機，還多了使用者與其他更多裝置互動的數據，未來大數據的分析將更加豐富。AI在電商應用主要可分兩部分：

一是數位內容呈現方式、使用者體驗將更加豐富

不管是以圖找圖、搜尋推薦，或是消費者與聊天機器人交談，都是AI應用的表現，當機器的深度學習越來越趨成熟時，對圖片和語意的判斷也會越來越精準。

另一個則為後端營運自動化

像是銷售預估、倉儲管理，甚至是Banner製作等，企業能透過AI技術，大量自動化生成商品廣告，置換需例行輪替的廣告素材，節省人工作業時間。

另外，現在消費者只要用鏡頭瞄準喜歡的衣著，系統就會透過圖像辨識，立即比對數位資料庫，推送具相似元素的款式與購買選擇，透過機器深度學習與邊緣運算技術的運用，結合即時影像偵測、模型判定、物體分類和快速搜尋等技術，讓傳統的「以圖找圖」更加進化。隨著5G到來，其低延遲的特性可做到更複雜的物件偵測也不會lag。當網速越來越快、使用體驗越順暢，將有助於未來 「沉浸式體驗」 的發展。

個人化電商更有感

物聯網整合5G與AI，創造智慧連結迎來新時代，也造就更個人化的服務出現。

個人化的養分就是「數據」，當有更豐富多元的數據資料，就更能依據每個人喜好，打造不同面貌的商品或活動，讓每個人看到更個人化的購物資訊，甚至連行銷訊息如EDM等都能量身打造。

在AI時代下，不僅數據量越來越多，數據流也會越來越快。現在根據使用者的瀏覽行為，只需幾分鐘就能刷新網頁，打造更貼近喜好的個人化頁面，推送猜你可能喜歡的商品、品類專屬排行榜等。

5G也將掀起全新戰場，驅動電商新變革，未來透過AI個人化能力，當消費者行經百貨公司廣告電子看板前，它就能及時辨識每位顧客的髮型、穿著，快速運算最合適的推薦商品，並立刻展現在行經路人面前，或透過高速聯網的無人車螢幕，提供各種視覺、多感融合體驗，成為個人化的行動指南，餓了嗎？智慧眼鏡馬上投射地圖，語音指引正確航向，立刻發現一家賣熱食的小超商，快到目的地即推送附近熱門旅遊景點門票，刷臉立刻完成線上交易。

內容商務再進化

當5G網速變快時，電商內容也跟著進化。電商1.0時只有圖文商品介紹，到2.0時可以看短影音，再到3.0時想像空間更大，未來電商和媒體內容的結合只會越來越多。例如在星際大戰上看到「全像投影」的立體影像，未來也能應用在購物場景，產生新興的消費方式，不僅可直接看到物品立體呈現的樣貌，甚至還可以翻轉，從不同角度來瀏覽商品，進行「虛擬購物」。另外，有別現在透過電腦或手機瀏覽AR場景，未來在VR和MR應用日常化的時代，很可能是消費者直接進入虛擬現實場景中，來挑選商品，更接近商品在身邊的感覺。

未來還可能延伸出另一個消費場景，也就是 「社交電商」，透過配戴VR頭盔或虛擬眼鏡等，讓消費者進入虛擬社群世界，除了購買交易，還可和賣家、買家，甚至整個商場進行互動。未來，消費者不用遠赴紐約第五大道或特地到某個百貨公司，而是直接到它的虛擬賣場購物，更可以與Chatbot機器人聊天和其他戴頭盔的真人互動。

我們現正處於一個時代的齒輪上，許多東西都蓄勢待發，等到齒輪轉過來時，很多應用就會隨之出現。5G必然會發生，這些場景已不是想像，而是即將發生的未來。

責任編輯：陳建鈞

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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場。）

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。