快時尚、鞋業巨頭都倒下!關店數將破1.2萬家,實體零售業該如何求生?
快時尚、鞋業巨頭都倒下!關店數將破1.2萬家,實體零售業該如何求生?

美國實體零售行業的寒冬持續了三年,非但沒有回暖的跡象,2019年實體零售店的關店數量更是創下了近年來的新高。

根據諮詢機構Coresight Research最新的一份調查報告,截至12月13日,今年全美實體零售業門市的關閉數量已經達到9,302家,這比2017年創下的關店數量記錄8,139家還要多,今年7月Coresight Research曾預計到今年年底這一數字可能會超過12,000家。

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圖/ Quartz

美零售業巨頭瘦身、關店,2019關店數創新高

關店潮繼續席捲美國零售業,開店數量的成長也明顯減緩。2019年美國實體零售業的淨關店(關店數量-開店數量)數量達到4,930家,比過去兩年的總和還多。

在這輪關店潮中,很多零售業巨頭也不能倖免。美國鞋業巨頭Payless宣布將關閉在美國的2,100家商店,其實Payless在2017年就已經申請了破產保護,但依然不能挽救頹勢,在今年2月再次申請破產保護。《華爾街日報》指出這可能有史以來最大規模的零售商破產清算 。」

無獨有偶,不少零售商也還在苦苦掙扎。具有70多年歷史的老牌日用品連鎖店Fred's關閉了564家門市,還是在9月申請了破產。快時尚品牌Forever21也在該月申請破產保護,宣布將關閉178家門市。

延伸閱讀:Forever 21正式聲請破產,3個錯誤成致命關鍵

即便還沒走到破產的地步,通過主動瘦身,縮減成本來過冬零售商不計其數。擁有Ann Taylor、Lane Bryant的女裝品牌Ascena Retail Group、休閒服飾品牌GAP、維多利亞的秘密(Victoria's Secret)都加入了關店潮的行列。

不轉型就等死!線上線下整合成競爭關鍵

這些實體零售店關閉的原因也並不新鮮,電商改變了消費者的購物習慣,沒有跟上數位時代的需求,被認為是實體零售業關店潮持續的主要原因。 瑞銀一份研究報告指出,隨著網購的普及,到2026年全球可能會有多達7.5萬家實體店關閉。

儘管關店潮可能還會持續,但不意味著實體零售行業會被電商取代。實際上在實體零售門市引來關店潮的同時,電商巨頭也正在積極佈局線下零售。2017年亞馬遜以137億美元收購了全美最大有機食品超市全食超市(WholeFoodsMarket),阿里巴巴則聯合一眾線下零售品牌推廣自己的「新零售」戰略,而京東和騰訊也相繼推出類似聚焦線下的「無界零售」和「智慧零售」。

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2017年亞馬遜以137億美元收購了全美最大有機食品超市全食超市(WholeFoodsMarket)
圖/ 愛范兒

就在美國實體零售業關店潮開始的2017年,愛範兒曾將「重回線下」評選為那一年的年度趨勢,我們認為零售業將不再僅限於單純聚焦線上或者線下的垂直領域,對線上線下的強連接和整合能力將成為零售業的關鍵。

實體零售不會凋零,線上零售也不會一枝獨秀,正如《不可消失的門市》作者大衛·貝爾(David Bell)在接受《哈佛商業評論》採訪時所說的:

無論零售業如何變化,其本質不會改變—— 始終是滿足消費者購物、社交、娛樂三方面的體驗需求。實體零售一定不會消失,只是存在的方式需要改變。

本文授權轉載自:愛范兒

責任編輯:江可萱、陳映璇

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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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