延攬Yahoo電商戰將!PChome時尚選貨品牌MiTCH創新局,詹宏志:還有許多可能性
延攬Yahoo電商戰將!PChome時尚選貨品牌MiTCH創新局,詹宏志:還有許多可能性
2021.11.22 | 新零售

2021年11月22日更新:

PChome網路家庭今日(11/22)宣布,延攬前Yahoo超級商城暨拍賣事業群業務總經理林燕 Geena Lin加入PChome網路家庭集團,擔任旗下子公司「MiTCH時尚選貨電商」總經理一職。

林燕曾擔任天下雜誌集團數位業務策略顧問、Yahoo超級商城暨拍賣事業群業務總經理及Yahoo亞太區廣告產品策略部副總經理、微軟MSN事業群台灣區總經理等職務,在電商及網路業已有20年的工作經歷,曾領軍操盤上百個流行指標品牌、百貨專櫃品牌,為盛極一時女性網購首選平台的幕後重要推手。

P Chome表示,借重林燕在電商營運、管理及品牌整合行銷等豐富的實務經驗,必能帶領MiTCH開創新局、加速成長,為消費者打造更多元新穎的時尚購物體驗,同時也將對台灣網購服飾生態帶來新氣象。

以下為2020年12月4日報導:

在今年3月,PChome網路家庭集團及日商三井物產MITSUI合資成立的時尚電商選貨平台MiTCH(覓去)正式於台灣開站,並在雙11時單日營收創新高,整體11月營業額與3月相比也已經成長14倍。

在近期,MiTCH進一步於台北微風南山開設實體旗艦店,這也是PChome集團旗下首家實體店面。

MiTCH服務品質比照PChome,拚2021年營收破億

MiTCH由網路家庭持股60%、日本三井物産持股40%,公司資本額為2億7千萬。透過日商三井物產在日本的事業基礎,扮演聯繫日本在地品牌的角色。同時,也將運用PChome的倉儲物流能量,讓站上商品能做到快速到貨。

「因為網家的DNA,所以(MiTCH)的現貨都在台灣,服務品質也都跟網家一樣,」PChome集團執行長暨MiTCH董事蔡凱文說。

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PChome網路家庭集團及三井物產合資成立的時尚電商選貨平台MiTCH,在今年3月開站。
圖/ MiTCH網站截圖

如今,MiTCH站上已累積超過100個日本品牌,其中約20個品牌是台灣獨家經銷品牌,品項約6千款。營運至今超過半年,觀察到站上人均單價約3千~5千元新台幣,客群男女比是35:65。

展望未來發展,MiTCH執行長吳德威則指出,希望將人均單價再提升1千~2千元,同時在2021年也期許能將營業額衝破億元大關。

詹宏志:垂直電商還有很多可能性,要持續探索

談起這次與三井物產的合作,PChome董事長詹宏志說,「真的都是與因緣際會有關係。」

他說,日商三井集團的業務多元,事實上,在MiTCH談成合作之前,也曾討論過物流、保險等等業務的合作。而能在時尚方面優先展開合作,也與三井不動產在台灣開設Outlet的成功經驗有關。「三井Outlet在台灣很成功,帶來了很多日本品牌,對台灣市場也因此有更強的興趣。」

由於這些歷史背景加持,讓MiTCH在疫情衝擊之下依然順利發展、成功開站。

【MiTCH新聞稿 附件1】PChome網路家庭集團旗下時尚選貨電商MiTCH首間旗艦店開幕剪綵儀式
近期MiTCH於台北微風南山開設實體旗艦店。
圖/ PChome提供

回過頭來看2019年4月,詹宏志也曾主導86小舖、UNT以及PayEasy旗下兩個美妝品牌BeautyMaker及BeautyEasy整合,並且在今年將執行長一職交棒給Wstyle創辦人周品均,正式成立「唯品風尚集團」,並宣示PChome將支援該集團的物流業務。唯品風尚集團旗下商品橫跨女裝、美妝、保養等等品類,與這一次發布實體店的MiTCH十分相似。

那兩者的差別在哪?詹宏志表示,唯品風尚以韓國時尚為主,MiTCH則由於與日商三井物產的合作,站上品項以日本品牌為主;兩個品牌的選品來源不同,因此市場定位也不一樣。

他認為,近年來無論是日本還是韓國的品牌力都越來越強勢,「亞洲的時尚力量變大了,長期來看也一定會有更多合作。」

另一方面,詹宏志也指出,過去PChome經營的都是一般的綜合商品平台,但聚焦在單一品類的垂直電商還有很多值得開發的可能性。「我們的目標是要與更多對不同垂直領域有認識的人合作,希望用這一個店(MiTCH)作為一個起點,來做一些垂直電商的探索。」

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #PChome #電子商務
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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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