eBay投資易趣,合攻中國120億美元網上交易市場
eBay投資易趣,合攻中國120億美元網上交易市場
2002.10.15 |

易趣(www.eachnet.com),一個你有點陌生卻要開始認識的名字。
今年3月18日全球最大拍賣網站eBay,宣布以現金3000萬美元投資易趣33%股權,成為易趣第二大股東(第一大股東仍為公司員工及管理階層),消息傳出,即在低迷沈冷已久的網路界,激起一陣漣漪。「這個網絡商人終於騰出手,來料理大中國市場了,」當地財經時報記者林木發表評論說。
正當中國搜狐(www.sohu.com)、新浪網(www.sina.com)紛紛宣布,將在今年年底或明年之前實現獲利,仍處於虧損狀態的易趣,為何獲得eBay青睞?
「中國上網比例不斷攀升,長期來看是一個很大機會,」eBay執行長梅格‧惠特曼(Meg Whitman)上個月旋風般造訪台灣,接受《數位時代雙週》專訪時表示。

**eBay經驗第一課:
專注,不再什麼事都做

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中國市場魅力有多大?依據IDC調查顯示,中國目前有3370萬網路使用人口(為台灣4倍之多,依照資策會統計:台灣2002年8月上網人口為808萬),今年網上交易金額預計有120億美元的規模。
曾在2000年辦理現金增資,聚集2050萬美元現金的易趣,為什麼要與eBay攜手合作?注入eBay血液的易趣,又換上什麼新面貌?
「我們希望借助eBay成功經驗,讓成長速度加快,」易趣執行長劭亦波,坐在位於上海中信富泰廣場裡的辦公室接受訪問時表示,易趣手上的現金仍然充裕,資金並非和eBay合作的主要考量,而是如何在網路慘澹時,將業務聚焦等待景氣反轉時刻來臨。
前幾年的網路狂潮,捲起一波波資金瘋狗浪,也推著易趣往非業務核心走去。「易趣曾購併一個手機銷售網站(www.5291.com)做電子商務,這是不對的,」劭亦波低著頭說,易趣是一個交易平台,主要功能是撮合買家與賣家,當易趣開始賣手機,等於是與賣家競爭,「這樣真的不對,」劭亦波再次強調。
3年前自哈佛大學商學院畢業的劭亦波與譚海音(現任易趣執行總裁),在eBay上變賣掉波士頓的家具籌資,抱著滿懷熱情回上海老家創辦易趣,提供免費拍賣服務,半年內即吸引15萬名註冊用戶(目前已有350萬),只是日子一天天過去,用戶數不斷增加,伺服器也一部一部添購,口袋卻沒有絲毫進帳。「有這麼多員工跟著,可是公司沒有賺錢,說不焦慮是騙人的,」劭亦波表示,當時想讓公司獲利,才會去購併5291,「現在回頭想想,這樣做反而讓業務不夠專注,」劭亦波說。
「eBay加入後,Bo(劭亦波的英文名字)沈穩許多,不會再什麼事都想做,」易趣公共關係與政府事務總監,同時也是劭亦波的好友白佛基觀察。

**eBay經驗第二課:不當機、簡化交易流程

**拍賣網站最大價值,不在於流量(traffic)多寡,而是社群互動頻率,因此,如何完善經營社群,是易趣目前首要之務,也是eBay最大著力點。「eBay經驗確實給我們很多幫助,」劭亦波舉例,以前網路流量過大,易趣常會發生當機或斷線,造成使用者困擾,eBay一進來就建議導入ERP等系統及軟體,維持系統穩定,「現在當機的機率不到0.1%,」劭亦波信心滿滿地說。(eBay執行長惠特曼上任第一天,也遇到難解的當機問題,之後也跟當機問題搏鬥許久,因此eBay特別在意基礎建設建置工作。)
除了基礎設施穩定,與網友溝通的介面是否有親和力,是吸引買賣家上門的關鍵。「如果交易流程太複雜,不會有人想來用,」易趣市場及業務發展部副總裁吳婉綺說,之前網頁設計過於複雜,網友點選商品後,有時還無法連到交易頁面,有鑑於此,未來一年易趣要重新設計交易流程,「把沒人用的功能都拿掉,讓交易過程變得簡單容易,」吳婉綺說。

**eBay經驗第三課:網路行銷、大膽收費

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當然,要拓展市場規模,還需要大量行銷手法及費用,讓易趣「被看到」才行,eBay也傳授了行銷的經驗。「我們曾經花大錢做車廂廣告,可是都沒有效果,」吳婉綺回想,後來eBay的行銷人員跟吳婉綺說,他們試過各種廣告刊登方式,最有用的還是網路廣告,「網路廣告不但費用便宜,還能從入口網站導進更多流量,」吳婉綺說。
易趣變了!為了早日實現獲利,去年8月針對賣家收取登錄費用(listing fee),非但沒有嚇跑網友,註冊會員還增加50%,無疑給易趣打一劑強心針,讓易趣從今年9月開始收取交易費(final value fee)。大膽收費,是因為易趣相信可以提供網友更多、更好、更穩定的服務。
上海天空無論陰晴總是灰濛,易趣與eBay的攜手,替中國網路界帶來一絲清朗。

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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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