亞馬遜新品狂翻車!用戶變成「創新白老鼠」,只能為電商巨頭的失敗創意買單?
亞馬遜新品狂翻車!用戶變成「創新白老鼠」,只能為電商巨頭的失敗創意買單?
2021.06.22 | 新零售

大約四年前,來自達拉斯的企業家Paul Hollowell發現亞馬遜正在販售一款商品——專門用於拍攝衣服的智慧攝影機。

這款橢圓形的相機名為Echo Look,它可以拍攝多種服裝組合,並利用人工智慧來判斷哪套衣服最好看。Hollowell經常出差,通常需要花不少時間來挑選旅行所需的衣物。他相信亞馬遜的這款相機能幫助他做出決定,於是花200美元訂購了一台Echo Look。

相機確實為他節省了大量時間,但沒有料到的是,三年後,亞馬遜會向他發送郵件並告知一個不幸的消息:Echo Look這款產品及其應用程式很快將停止運作。亞馬遜表示,Echo Look的一些功能,例如提供時尚建議,已經被歸納到更受歡迎的產品之中。

這讓Hollowell相當不滿。「你可以取消這項服務,但至少得讓我用攝影鏡頭,」他說,「但亞馬遜什麼都沒做。」

Echo Look
亞馬遜推出的Echo Look。
圖/ Amazon

許多用戶已深刻體會到作為亞馬遜的客戶意味著什麼。即便為它的產品花了很多錢,你也只不過是這一間電商巨頭不斷創新下的白老鼠。

上週,許多擁有亞馬遜裝置的用戶自動「被註冊」了Sidewalk,這是亞馬遜新推出的一款網路共用程式,允許亞馬遜新品的用戶與附近的其他人分享網路連接。例如,若鄰居家安裝的Ring智慧門鈴所連接的網路不穩,而你的相對穩定,鄰居就可以共用你的網路。

這也許聽起來不錯,但安全專家擔心設備製造商恐會蒐集使用者的敏感數據。他們建議使用者選擇退出該專案,以避免成為亞馬遜實驗的一部分,因為這項專案裡仍有許多未知的因素。

這種高風險、高回報的創新方式已融入到亞馬遜的文化裡。公司創辦人傑夫.貝佐斯(Jeff Bezos)表示,亞馬遜失敗的實驗讓公司損失了數十億美元。他曾告訴投資者,他的公司是「 世界上最容易失敗的地方,但失敗和發明是一對不可分離的雙胞胎 」。

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圖/ REUTERS

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確實,亞馬遜肆無忌憚地在各個領域創新,並坦然接受失敗。

例如,在2015年到2019年的四年裡,亞馬遜賣出了數百萬個Dash Button。這是一款於2015年推出的內建無線連接、代表單一商品的線上購物按鈕,使用者只要按下按鈕即可自動在亞馬遜上快速下單,透過這款產品,可以方便地補充衛生紙等日常消耗品。然而,亞馬遜在2019年淘汰了Dash Button,因為透過按鈕下單的訂單大幅減少。此外,亞馬遜在2014年積極推銷首款智慧型手機Fire,但僅僅一年後,由於評價普通、銷售低迷,這款產品就被亞馬遜束之高閣了。

亞馬遜永遠在試驗各種創意。去年(2020),其推出了一款自動無人機,可以在房子周圍飛行並對入侵者進行攝影。出自對隱私的擔憂,這架無人機備受爭議,目前尚未正式販售;亞馬遜推出的健身手環Halo據稱可以精確地評估使用者體型,但有些專家認為這款產品可能會讓人患上身體臆形症。

科技企業在向使用者正式發佈產品之前,通常都會在公司內部進行研發。然而,為何亞馬遜這樣一家可能比其他公司更了解用戶購買需求的企業,需要向消費者販售試驗性產品?

更重要的是,當亞馬遜的新產品走向失敗時,客戶不僅損失了購買產品所花的錢,還失去了一款自己可能喜歡的產品。除此之外,還會對環境造成影響:電子裝置最終可能會被扔進垃圾掩埋場,即便對它進行了回收,也只有一小部分的材料可以重複利用。

亞馬遜發言人Lisa Levandowski表示, 公司的內部團隊對新產品進行了廣泛的測試,但因這些發明過於新穎、充滿野心,顧客的反饋可能更有助於改進它們 。她說,正是這種方法,才使亞馬遜能夠將Echo和Alexa等產品塑造成如今的樣子。

曾為蘋果、三星等大型科技廠牌設計過產品的設計師證實,亞馬遜的做法很少見。因此,在購買亞馬遜生產的尖端科技產品之前要三思——若你這樣做了,也要意識到存在的風險。

穩重的創新 VS 隨性的創新

無論多輕薄的電視機,一旦被關掉,都會成為客廳內不夠優美的擺設。考慮到這一點,瑞士設計師Yves Béhar與三星合作設計了一款如藝術品般融入房間內的電視。

他們採取了緩慢、穩重的創新方式。Béhar表示,他和三星的設計師們從實地觀察消費者的房間開始: 人們的房子越來越小,品味也越來越折衷 。基於這項觀察,產品開發人員與博物館、畫廊的策展人合作,設計出可以在電視上播放的藝術品。

經過幾年的測試和合作夥伴關係的談判,三星在2017年推出了一款類似於相框的「藝術品」電視。該產品採用運動感測器,有人在場時會展示藝術畫作,沒有人時則會自動關閉運動感測器。這款電視已成為三星最暢銷的產品之一。

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圖/ 截圖自YouTube

Béhar是一家工業設計公司Fuseproject的創辦人,他表示能夠理解亞馬遜作為一家零售企業想快速測試創意的做法——例如捕捉顧客對商店中不同價格的反應。但是「 對於硬體裝置而言,一旦測試失敗,留給人們的將是無用的東西 ,」Béhar說,「在我們生活的世界,全球暖化、塑膠污染都是不容小覷的問題,我認為亞馬遜應當在產品創新上更加謹慎。」

美國認知心理學家、工業設計家Don Norman在加州大學聖地牙哥分校創立了工業設計實驗室,並撰寫了《設計日常用品》(the Design of Everyday Things)一書。Norman說,在自己的職業生涯中,他看過一些科技公司採用類似於亞馬遜的方法。

上世紀90年代,Norman在蘋果擔任用戶體驗架構師時,公司與Sony合作開發了一款產品。他說,蘋果計劃在正式販售前花數年時間進行市場研究和原型測試。

「Sony當時嘲笑我們說,這種做法太愚蠢了——我們只需要創造一款產品,然後賣給使用者並獲得反饋,再據此設計出一款更好的產品。這種方法更有效、更快速。」Norman說。

但他認為,這種快速測試創意的方法不受歡迎, 因為大多數的公司都意識到,當產品迅速走向失敗時,消費者會感到非常生氣

「雖然這種做法自有一定的邏輯,但完全不尊重客戶,也沒有意識到對全球環境可能帶來的影響。」Norman說。

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圖/ Ioan Panaite via shutterstock

延伸閱讀:美國人一個禮拜沒有亞馬遜不行?一張圖看懂Prime服務鞏固的零售帝國

Echo Look的使用者Hollowell就證明了亞馬遜的做法有多不合理:當亞馬遜宣佈Echo Look停止營運時,向使用者發送了兩封電子郵件。第一封包含一個免費獲得新產品Echo Show 5的促銷代碼。Hollowell接受了這一項方案,但他發現Echo Show是個糟糕的替代品,鏡頭不夠好,也沒有整理衣櫃的軟體。第二封郵件則提醒人們,Echo Look很快就會被淘汰,但可以被回收利用,而Hollowell漏看了這封郵件:「我清楚地記得,有一天我直接把它扔進了垃圾桶。」

iFixit執行長Kyle Wiens說,要讓一款新產品停產,還有比亞馬遜更好的解決辦法。iFixit是一家專為人們提供維修配件的公司。當智慧手錶製造商Pebble在2016年關閉時,該公司表示,手錶及其軟體將繼續營運。儘管公司已倒閉多年,但用戶們依舊能繼續使用著產品。

Norman給消費者的建議很簡單: 抗議 。若人們抱怨自己被亞馬遜當做白老鼠,並且對新產品保持謹慎的態度,就能夠迫使亞馬遜改變其經營方式。

本文授權轉載自:36氪

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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