亞馬遜大力打擊「灌水好評」!3千個中國電商賣家遭封鎖、損失超過千億元
亞馬遜大力打擊「灌水好評」!3千個中國電商賣家遭封鎖、損失超過千億元

過去一年在亞馬遜上快速增長的中國賣家們,正因為亞馬遜官方的掃蕩而哀鴻遍野。亞馬遜近日透露,他們以評論造假為由,封鎖了由約600家中國品牌所持有的3,000個電商賣家帳戶。

對中國電商業者而言,付費灌水衝高正面評價的作法相當常見,然而這套作法在亞馬遜上似乎行不通了。亞馬遜從今年5月開始大力掃蕩造假評論,中國電商賣家也因而成為刀下亡魂。

亞馬遜早在2016年就制定關於造假評論的規範,並會定期掃蕩這類行為,但今年以來的懲治力度卻超乎以往,不光這600個品牌遭殃,深圳跨境電子商務協會的一份報告更指出,總計有超過5萬個商家被亞馬遜封鎖,導致超過1,000億人民幣的損失。

跨境電商
跨境電商在疫情下快速成長,但近期中國賣家們在亞馬遜掃蕩造假評論的行動下大受打擊。

「客戶仰賴準確及真實的評論,來做出正確的購買決策。我們對評論人及賣家都有明確的政策規範,禁止濫用我們的社群功能。」亞馬遜在聲明中指出,「我們暫停及封鎖這些違規帳戶,並會採取法律行動,這無關乎他們位在哪裡。」

不光禁止品牌請人刷評價,亞馬遜也明定賣家只能請買家留下評論,不得以折扣或優惠等方式誘使買家留下好評。

亞馬遜亞太區負責人Cindy Tai也對外透露,公司並沒有針對中國或任何國家地區的賣家,同時強調這次行動沒有對中國賣家在亞馬遜上的整體成長造成負面影響。

中國賣家快速增加,佔據亞馬遜42%賣家總數

亞馬遜是全球最大的電商平台,2020年在全球銷售價值總計2,950億美元的商品。雖然亞馬遜早於2019年就關閉在中國的電商平台,不過跨境電商業務卻一直維持運作,今年賣家數更迎來一波漲幅。

今年1月時有統計指出,中國賣家占了亞馬遜新賣家的75%,較去年同期的47%有非常顯著的成長。截至2020年底,亞馬遜上約有42%賣家都來自中國,整體銷售額也僅次於美國賣家。

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近年中國賣家人數在亞馬遜上快速增長,如今已佔據42%的整體賣家數量。
圖/ aekkorn via Shutterstock

中國今年7月更針對「跨境電商B2B出口」改善整冊,期望促進跨境電商的商業模式,使小商家的商品更容易銷至海外。這樣的政策也被認為將加速中國賣家在亞馬遜等國際電商平台上銷售商品。

然而就在中國賣家似乎迎來跨境電商的大好前景時,亞馬遜開始對違規的賣家進行清理。根據《彭博商業週刊》報導,今年5月曾有媒體披露亞馬遜賣家與造假評論員之間的對話內容,此後亞馬遜便開始大力執行掃蕩。

這次行動甚至重重打擊了一些小有名氣的中國品牌,包括Aukey、MPOW等3C品牌都在風波中被下架,深圳跨境電商有顆樹更聲稱約1.3億人民幣資金遭亞馬遜凍結,並被封鎖340個帳戶。

賣家被封鎖後試圖引入公權力,卻遭深圳政府拒絕

值得一提的是,評論造假的問題早已在美國賣家間累積許多不滿,電商加速器Pattern創辦人大衛.萊特(David Wright)就表示,他們的產品更好,然而只因為沒有一起參與評論造假,多年來市占率節節下滑。

但也有被封鎖的中國賣家透露,評論造假是無奈之舉,他們這麼做並不是大家想像中,想捏造評論銷售品質低劣的產品,「要在市場上生存,你不光要有好的產品、低廉的運費,還得有漂亮的評論。」

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有中國賣家試圖將亞馬遜的行動與中美貿易戰掛勾、甚至希望公權力介入,但最終遭到中國政府拒絕。
圖/ Shutterstock

亞馬遜這次的行動,使得中國跨境電商產業大受衝擊,深圳跨境電子商務協會王馨表示,供應商拿不到貨款,也沒辦法申請銀行貸款,許多從業人員都面臨失業危機,過去多年來的利潤都損失殆盡。

雖然是因為違規被封鎖,但部份中國賣家心有不甘,試圖將這次行動與中美貿易戰掛勾,並強調中國賣家的災情遠比美國賣家嚴重許多,「雖然亞馬遜的確有禁止付費評論的規定,但明明美國賣家也有這樣做,我卻沒有聽到像中國賣家同樣嚴重的封鎖情況。」一位匿名的中國賣家指出。

中國賣家們還要求深圳市商務局對亞馬遜採取法律行動,企圖引入公權力介入亞馬遜的掃蕩,深圳是中國跨境電商重鎮,擁有超過4萬家相關企業,占中國整個產業的35%。

但最終深圳商務局拒絕了電商賣家對亞馬遜採取法律行動的請求,根據《南華早報》報導,商務局官員指出,如果賣家們沒辦法證明自己的清白,政府就沒辦法出手幫忙。

在中國政府拒絕撐腰、亞馬遜越加猛烈的清理行動下,也有中國賣家開始加大對其他電商平台的投入,例如eBay,或阿里巴巴旗下跨境電商全球速賣通等平台,以減少對亞馬遜的依賴。

資料來源:南華早報彭博商業週刊Techwire Asia

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責任編輯:錢玉紘

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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。

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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。」

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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。

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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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