吃亞馬遜做不到的生意!金寶用語意辨識進軍聲控購物,搶攻兩大語言、明年幫7-11做客服
吃亞馬遜做不到的生意!金寶用語意辨識進軍聲控購物,搶攻兩大語言、明年幫7-11做客服
2019.11.26 | Amazon

「Hello Mabuhay!」一聽到指令,桌上的智慧音箱隨即啟動以菲律賓語Tagalog回應,這是金寶集團在菲律賓研發2~3年的智慧語意平台,能跟菲律賓人對話,而另一套泰語語意系統也已經練功完成,2020年初將與泰國7-11合作,取代真人做電話客服。

聲控音箱
金寶開發智慧音箱,計畫狂灑30~50萬顆到菲律賓家庭,推動聲控購物
圖/ 王郁倫攝影

不做電商,金寶研發菲、泰語意平台

Mabuhay是菲律賓人的打招呼敬語,由於金寶在菲律賓廠雇用1.3萬作業員,在每天揪人錄語料打造資料庫下,經過兩三年累積,加上AI(人工智慧)學習,目前這套語意系統已經能辨識97%日常菲律賓對話,另一套泰國語意平台則靠的是1.8萬泰籍工廠員工語料訓練。

若不是有豐富龐大的自然語料訓練,菲語跟泰語語意平台無法成熟,金寶執行長沈軾榮善用自家資源,開心的說:成本不高,語意系統毛利率70%卻比電子業好太多!

金寶是電子硬體製造業出身,做語意辨識平台做什麼?沈軾榮其實對智慧零售市場很有一套,他指出,這套語意平台將找菲律賓SM Shop跟7-11談合作,預計2020年第三季上線。

沈軾榮的盤算是,狂灑自有品牌智慧音箱30~50萬個到家家戶戶,消費者可以在家聲控購物,購買日常用品,看要送到府還是到店取貨都行。「每筆成交我們只抽2%轉接費。」沈軾榮說,後面物流由合作方處理。

金寶執行長沈軾榮
金寶執行長沈軾榮認為電子業必須看長期策略,語意平台是高毛利又獨門生意
圖/ 王郁倫攝影

這套語意平台在累積會員後,將掌握豐富菲律賓會員行為數據,下一步能以AI推薦購物、輪播廣告,也能銷售金寶自創品牌美妝護膚商品,而這套會員資料菲律賓泰金寶CCPH將持股50%,另一半由合作夥伴持股。

「目前國際電商平台沒有人做菲語跟泰語聲控平台,通路商很高興,跟我們合作可以避免Amazon進來搶市場。」沈軾榮強調,金寶不是做電商購物,是做語意平台,越多合作夥伴上線越好。

PChome泰國年底增資,機器人進軍菲7-11

另一方面,金寶跟PChome在泰國也合資PChome泰國電商,目前仍在小虧中,12月底將辦理增資。沈軾榮說,PChome泰國營運成本低,只有人力進駐,伺服器都在台灣,金寶主要提供泰國在地資源人脈,期望跟PChome一起養出一個新市場。

PChome Thailand今年初才拿到當地政府核發的兩張支付執照,準備推出泰國正熱的「社交支付」。

同時,金寶集團也開發智慧機器人,目前已經在菲律賓開賣,目前在泰國的知名購物中心SM Shop已有十幾台在門市服務,另外電信商Globe也有十幾台進駐,到目前為止,全球銷售已經200台,沈軾榮預估2020年銷售量可以達到700~800台。

金寶
金寶集團新時代機器人目前在企業總部也可以看見上工中
圖/ 金寶

金寶的智慧機器人能聽英語菲語,身上有讀卡機、NFC刷卡機、觸控螢幕,金寶主管也透露,正在跟當地7-11洽談合作,期望取代現在的ibon,成為當地人購票付費的新裝置。

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責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #PChome #人工智慧
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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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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