超怕錯失趨勢變邊緣人?微軟、蘋果等科技巨頭紛搶投資自駕車、元宇宙
超怕錯失趨勢變邊緣人?微軟、蘋果等科技巨頭紛搶投資自駕車、元宇宙

美國科技巨頭正不惜耗費鉅款加大投資,以維持技術優勢,從自駕車到量子電腦、元宇宙,他們野心勃勃且勢在必行。

簡稱MAAMA的微軟(Microsoft)、Alphabet、亞馬遜(Amazon)、Meta與蘋果(Apple),近一年來總投資支出逾2800億美元,相當美國商業投資金額的9%(2015年僅4%)。這反映出他們擔憂彼此的地盤愈來愈重疊,尋找新藍海迫在眉睫,畢竟仙童半導體(Fairchild Semiconductor)、NOKIA等殷鑑不遠——曾經叱吒一時的科技企業如今風光不再,只因錯失未來最關鍵的大生意(Next Big Thing)。

MAAMA在2010年代鞏固了地位,包括微軟商業工具、亞馬遜電商、Facebook社群平台,如今疫情催生更多數位需求,也造就20世紀數一數二的怪獸企業:蘋果與Alphabet。以相對美國GDP(國內生產毛額)衡量,兩者比標準石油、美國鋼鐵公司還巨大。

他們的下一步是什麼?也許是取代智慧手機的全新設備,作為人際連結與資訊服務的基礎,企業則能藉此掌控數據;因此,大量研發預算被押注在晶片設計,並追求量子運算等新世代演算法,以支持任何新興設備與功能。

近年來,許多科技公司都開始投入資金研發自家晶片,包括Google和Apple等巨頭企業,顯見眾人都認為晶片對新科技的發展具有重要影響。
圖/ Photo by Chris Ried on Unsplash

另一方面,SaaS(軟體及服務)方興未艾,MAAMA透過吸引使用者來獲取廣告、訂閱費用與分潤,並依靠網路效應繁衍使用者生態。因此Facebook改頭換面,每年將砸上百億美元在沉浸式網路世界,即所謂的元宇宙(metaverse)。蘋果則不斷拓廣為使用者提供服務的「圍牆花園」(walled garden),投注健身課程和影視節目等領域。

亞馬遜不但收購米高梅影業壯大串流內容,老本行電商更伸向實體店版圖。收購動視暴雪無疑讓微軟能為玩家提供更豐富的體驗,針對企業用戶,則有跨裝置的混合實境協作平台Mesh,如同虛擬3D的工作場所。

Google雲端、AWS和微軟Azure代管雲端環境向企業客戶收費,三巨頭聯手占據逾6成公有雲市場,服務數十億使用者令競爭者望塵莫及,換句話說,科技巨頭控制了龐大客群的數據庫,具備了訓練AI(人工智慧)的絕對優勢。

難道他們不會利用這點把對手壓著打?實際上,市場競爭日益激烈,比如元宇宙賽道,Epic Games《要塞英雄》全球擁有逾3億玩家;Roblox坐擁4700萬玩家,每月在其平台花費逾30億小時;晶片大廠NVIDIA(輝達)也正進軍虛擬世界。即便若微軟成功收購動視將市占提升到12%,離遊戲龍頭騰訊與老二Sony還有一段距離,很難說是壟斷。在自駕車領域,科技巨頭必須與特斯拉、通用和福斯等汽車公司抗衡。

Empire State Building
隨著科技與網路日益發達,人人皆有創業、出頭的機會,隨時有新的商業市場出現。已成為巨頭的企業們自然不敢鬆懈,持續往不同領域探索和發展,保持成長動能。
圖/ Oliver Niblett on Unsplash

據CB Insights調查,全球新創公司在2021年募集6210億美元資金,遠遠超過MAAMA的投資支出,跨國新創百花齊放,以意想不到的速度搶食市場大餅,像是2021年全球網站流量冠軍的TikTok,顯示新領域將不易被單一、中心化的平台所統治。

而深度學習技術是當今AI主要模式,其仰賴海量數據庫的訓練,但未來AI將擺脫傳統數據窠臼,資料將來自使用者擁有、運營的去中心化區塊鏈服務(即Web 3概念)。

再來是監管機構的挑戰,歐盟、美國司法部先後對科技巨頭發動反壟斷行動,面對天價罰款與業務拆分危機,最好的做法便是對新技術的投資,《經濟學人》指出,科技巨頭們投資支出的現金流,較十年前幾乎翻了一番。

由於監管機構難以預測未來科技、僅能阻止企業併購交易,且歷史表明,大企業常因未能掌握尖端技術而凋零,今天的巨頭要花費數十億美元挑戰創新來避免前述命運,沒有理由能阻止他們。

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責任編輯:吳佩臻、蘇柔瑋

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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