前年9小時!天貓雙11今年63分鐘交易額破千億,背後2大動能刷新紀錄
前年9小時!天貓雙11今年63分鐘交易額破千億,背後2大動能刷新紀錄

一到11月11日的凌晨零點,2019年阿里巴巴「天貓雙11全球狂歡節」正式開跑,在今年,開賣1分36秒,商品成交總額(GMV)就達到100億人民幣;在去年,阿里巴巴花了2分5秒才達到這個百億門檻。而今年,在開賣17分6秒,就達到了571億元,這個數字,是2014年雙11時,一整天的交易總額。

2019/11/11 10:20更新2019年天貓雙11成績:
1. 1小時3分59秒,交易額超過1,000億元人民幣,2018年花1小時47分26秒,2017年花9小時4秒;
2. 12分49秒,交易額突破500億元人民幣,2018年花26分3秒;
3. 1分36秒,突破100億元人民幣,2018年花2分5秒;
4. 14秒,突破10億元人民幣,2018年花21秒

自2009年開始舉辦至今,天貓雙11全球狂歡節已經邁入第11屆。每一年的這個時候,天貓創下了多少業績,都是萬眾注目的焦點。

走過11年,參與雙11的店家數,也從起初的27家,一路成長到今年已經有超過20萬個品牌參與其中。隨著參與店家數的成長,整體雙11的商品成交總額也從2009年的5,200萬人民幣,成長到了去年的2,135億人民幣,相較於2017年同期成長了27%。

在今年,雙11一開始,成交額的成長速度就比去年還要快,阿里巴巴在雙11每年都創新高的秘密是什麼?針對這個問題,在今年有兩大成長方向。

天貓雙11破百億
今年天貓雙11,開賣1分36秒,GMV就達到100億人民幣。
圖/ 阿里巴巴

天貓國際進口商品,帶動年輕族群消費

天貓國際是天貓商城旗下的子品牌,是中國最大的跨境電商平台。目前在天貓國際站上有超過22,000個商家,分別來自78個不同國家。回顧今年一到七月,線上的商店數與去年同期相比大約有300%的成長。而且展望未來,天貓進出口事業群總經理劉鵬說,「世界上大致有200個國家,因此,在商家、商品開發上還有很大的潛力。」

 淘寶直播間
淘寶直播主正在為雙11前的預售額最後衝刺。
圖/ 程倚華攝影

不僅是店家數,天貓國際的成交額也在成長當中。在今年雙11預售開跑(10月20日)的第一個小時,天貓國際的銷量,就比起去年成長了113%;並且在預售第一天的1小時47分,就突破了去年第一天預售的全天成交額。劉鵬透過這兩個數據指出,中國消費者對於跨境進口商品的需求量正在增加。

其中,劉鵬也提到,年輕族群的消費潛力最被天貓國際看好,「中國的消費者願意購買來自全世界的產品,而且年輕一代是很強的消費力。」他也引用數據提到,現在在天貓整體站上,已經有超過55%消費者是所謂的「90後」。

他舉例說明,現在在天貓國際上有42%的90後消費者,曾經購買防落髮洗髮精;「這說明他們工作很辛苦、疲憊,而且希望提高生活品質。」另外,面部美容儀器、男士護膚與助眠產品,也都是天貓國際上成長快速的品類。

淘寶直播快速崛起,衝高預售成阿里巴巴小金雞

另外,在2016年推出的淘寶直播功能,雖然才上線短短三年,但卻在過去一年成為帶動整體淘寶銷售的小金雞。在今年淘寶App的雙11主會場頁面上,到處都可以看見淘寶直播的入口,可以想見阿里巴巴對直播功能的重視。

「往年直播只是一個小角色、跑龍套的,今年突然衝到男一號,」淘寶直播負責人趙陽這樣形容。

淘寶直播app
在今年淘寶App的雙11主會場頁面上,到處都可以看見進入淘寶直播的連結。
圖/ 程倚華攝影

回顧過去三年,淘寶直播從零發展到千億營收規模。而2018年,是淘寶購物的關鍵發展期,與2017年同期相比,成交額成長了400%,全年度更有80多個成交金額上億人民幣的直播間。

趙陽分析,淘寶直播的愛用者以中國1、2線城市與5、6線城市居多。其中,來自1、2線城市的消費者,由於原先就是電商的深度用戶,因此對於直播功能的接受度高;而5、6線城市則是由於線下較缺乏實體購物場域,因此轉向線上直播,尋求逛街體驗。(淘寶台灣威脅本土電商事小,詹宏志:台人瘋買境外淘寶問題更大

不過,趙陽也說,整體成交額及客單價來看,依然是1、2線城市較高,3、4線城市雖然人口數眾多,還有許多潛在使用者可以開發。

而在今年淘寶的雙11,光是在預售期開跑的第一天,淘寶直播所促成的預售成交額,就已經超過去年淘寶直播整個雙11期間的成績。淘寶直播在整個雙11期間能帶來多少營收,相當值得期待。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #天貓 #雙11
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。

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