電商一直未能攻下的最後處女地,這幾年我們從食品電商失敗經驗中究竟學到什麼(上)?
電商一直未能攻下的最後處女地,這幾年我們從食品電商失敗經驗中究竟學到什麼(上)?

台灣網路購物發展已經超過20年,最早賣起來的是「服飾」和「3C」,這幾年「家用品」、「美妝」、「車用品」、「鞋子」等品項在網購這一個領域占比都逐年升高,唯獨「食品」這個領域,大家都知道市場很大,也很多人稱它是電商的最後藍海,但卻幾乎沒有一家公司真的找到好的營運模式。

過去創業的這12年,我們也曾經在「食品」領域做過許多嘗試,我這裡說的「食品」指的是在你逛超市時,可以看到的各種吃喝商品,包括生鮮、餅乾、水果、零食、調味料等非常多元的品項。我們深刻了解到「食品」是一個水很深的領域,例如2012年推出食品訂閱模式的「好菜網」,每週配送一箱食材到府服務,但營運了一段時間我們就發現消費者對這種模式接受度不高,再加上許多蔬果品項在運送過程中品質難以控管問題,導致消費者一陣子就退訂,也宣告「好菜網」的模式不可行,便決定關站。

食品電商不管在台灣或海外,有很多人試過不同的模式。美國在1999年網路泡沫前,就已經有主要經營雜貨及生鮮蔬果的Webvan,它以線上購物、線下配送的創新性商業模式迅速走紅全美,曾獲華爾街8億美元投資,市值最高達80億美元,在短短幾年間,採用重資產的營運策略方式大規模自建倉儲和物流車隊,並迅速拓點收購競業,導致燒錢速度很快入不敷出,2001年即宣告破產。

在這之後食品電商並沒有停滯,只是模式趨向保守,例如Amazon在2007年推出了AmazonFresh,不同於Amazon在其他品類快速顛覆市場,AmazonFresh經過了12年時間,目前還是只提供服務於美國非常少數地區及數量很少的幾個海外城市。

觀察海內外市場,我發現原本適合於一般商品的重資產模式,應用在「食品」這個特殊的品項,卻變得十分困難! 由於食品有保存期限短、運送不易及運送成本高等種種問題存在,電商通路相較於實體店的低成本優勢,在「食品」這個領域完全不存在,所以大家都說食品市場是網路公司很難切入的一塊。

新零售、外送服務猛攻食品電商突破口

這幾年,我們看到新一代「食品電商」出現,大家探索了一種被稱為「新零售」的虛實結合,在美國有Amazon和Whole Foods Market的結合,在大陸有火紅的盒馬鮮生和超級物種。它的概念是融合了實體及網購的雙重優勢,來達到效益最大化,實體店可以應用一些網路上的數據和技術,網路也可以帶過實體店帶來更多流量。「新零售」的議題在這幾年被廣泛的討論。這個模式成功了嗎?目前看起來還沒有,雖然近期有些新聞提到這兩年虛實整合店的展店速度沒有想像中理想,但現在要論斷成敗還是太早。

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新一代的食品電商如美國Amazon和Whole Foods Market的結合,融合了「實體」及「網購」雙重優勢,達到效益最大化。
圖/ NYCStock via shutterstock

在「新零售」火熱的同時,也出現了另一種外送服務的 「類食品電商」,不管是美食外送的Food Panda、Uber Eats,或是之前幫大家去超市代購的honestbee,他們不涉入商品這個領域的經營,用比較輕資產的方式,透過平台把店家、司機、消費者這三方串起來。

從某個角度來說,這種公司的優勢是他們不用去處理食品電商相當難進入的「商品」領域,而是把心力投注在「物流配送」的部份,也因其輕資產的屬性,較能控制成本支出。這個模式目前也被很多人視為「食品電商」最佳解法,因為商業模式和被視為相當成功的Uber及Airbnb能高度的類比,全球也有許多案例顯示這類服務可取得大筆資金,並在多個市場上被證明存在消費需求,但這類公司還欠缺的是需要時間證明它們長期有獲利的可能。

「當浪頭崛起時,我必須確保我們有站在浪頭上」 ──掌握瞬時優勢,瞄準趨勢浪頭,布局未來新商機。

即使有著這些困難,食品還是我們很長期看好的市場,放眼更遠的未來,我們雖然不知道5年、10年後大家會怎麼在網路上購買食品,但我們絕對相信在未來的世界,網路會持續改變大家的購買行為,只是需要時間和一些機會情境去創造驅動,一種做法是靜觀其變,等到消費者行為成熟後再進入市場,但這一直都不是我們思考的邏輯,因為通常這樣就錯失了進入市場的最佳空間跟機會點。

責任編輯:陳建鈞

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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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