【觀點】電商網拍成課稅新重點!小規模電商該開「公司」還是「行號」才划算?
【觀點】電商網拍成課稅新重點!小規模電商該開「公司」還是「行號」才划算?
2022.10.20 | 新零售

財政部在今年8月時修正「稅籍登記規則」等法規,明訂網路賣家應在銷售網頁、APP等,清楚揭露營業人名稱及統一編號;而Yahoo拍賣等平台業者,必須負擔保管及提示會員交易紀錄的協力義務。

相關規定在2023年1月1日正式上路,將影響既有7萬多名的網路銷售營業人。財政部給予一段免罰輔導期,直到同年4月30日止,而1月1日後新設立的業者,自然適用新規定,需立即揭露相關訊息。

此外,財政部也會針對潛在個人網路賣家查稅,自2023年起,金融機構每年3月底前要向財政部申報高頻存入帳戶(個人帳戶全年存入金額累積達240萬元;若一年之中有任意4個月的月存入筆數達200筆紀錄,國稅局亦將認定屬於為高頻存入帳戶,也就是潛在的網路賣家帳戶)資料,例如金融機構代號及帳號、存轉匯入金額及時間,藉此掌握網路賣家金流以課徵營業稅與所得稅。

種種新規定,都讓從事網拍及小規模電商的人,不得不思考是否該『轉型』。

延伸閱讀:電商老闆們注意!明年起網路賣家須揭露營業人名稱、統編

該成立公司還是行號更合適?七大重點判斷

一、稅務

無論公司或行號,都需要開發票。如果是公司,繳交的是「營利事業所得稅」,年度收入總額扣除各項成本費用、損失及稅捐後之純益額,就是營利事業所得,繳納的稅務為營業稅5%加上20%營利事業所得稅。

如果是個人開設行號在網路賣東西,一個月營業額若未超過12萬元,就毋須繳營業稅,僅需繳個人綜合所得稅。若是12萬以上、20萬以下,可以申請免用統一發票,改用開立收據的方式,而繳納的稅金為營業稅1%加上個人綜合所得稅;若超過20萬以上,除了需要營業登記並開立發票外,應繳納的稅額為營業稅5%及個人綜合所得稅。行號的獲利,並不是單純指開出去的發票金額,而是財政部會判斷依「小規模營業人」或「非小規模營業人」,用不同的方式去評估盈餘。

另外也需要注意房屋稅及地價稅的問題。如果把稅籍登記在家裡,根據房地原則,雖然可以依原來住家用或自用住宅用地稅率課徵房屋稅或地價稅,但如果營業登記處所有堆置與拍賣有關之營業貨品,已非屬住家用範圍,自應與實體商店一樣,依其實際使用部分改課。所以公司及行號最好不要設在家裡,以免影響稅率。

二、股東人數

如果是公司要改變股東人數,彈性比較大,因為若是成立商號,股東要變更,就必須將原行號撤銷再重新建立一個,比較麻煩。如果股東人數超過1人,或是未來有考慮想要吸引投資入股的話,建議設立公司比較能避免麻煩。若從負責人角度來看,公司的負責人是可以變更的,行號若有人退出,就必須解散。

三、行業別

根據政府的規定,並非所有的行業都能開設行號。若是觀光業、保險業及租賃住宅業等,就需要以公司的型態經營。若是不知道該開公司或行號才符合自身需求,也可以參考同業的經營模式,做為設立前的考量依據。

四、責任歸屬

若開設的是公司,僅需要負「有限」責任,以出資額為限,投資多少,賠完出資額就好(除非是涉及惡意及不法),若開設的是行號,要負的就是「無限」責任,除了出資額之外,還會追溯到負責人的個人財產。如果是多人合夥的行號,若其中一人用行號的名義在外面借錢欠債,剩下的人可能就得含淚把財產賠光光,可能還不夠!

五、貸款

公司受到公司法的規範,而且設立公司需要會計師資本額簽證,會讓銀行在放款時覺得比較有保證,也會比行號更容易借到錢。如果未來有考慮擴大事業規模版圖,一開始最好就設立公司,未來增加資金會比較順利。

六、商譽

公司的名稱比較具有保護力,不必擔心「重名」的問題。若是申請行號,別人覺得名稱不錯,他可以「搭便車」去其他沒有相同名稱的縣市申請,就會削弱原行號申請人的商譽。對於許多消費者來說,公司成立多久也影響到信賴度,而且公司可以拓展到全國,行號只是地區性生意。

七、對外形象

有些大公司或政府標案,會限制要「公司」才有合作資格,甚至會限制資本額。而且公司會讓人覺得比行號更有規模,有較佳的商業印象。

綜上所述,最大的差別就在於:

  • 行號:
    需要會計師簽證,費用較為節省,但行號要負無限清償責任,盈餘要全部分配、併入股東的個人綜合所得,且行號如果是合夥不得變更為獨資。

  • 公司:
    負有限責任,以資本額為限,且可不分配盈餘,僅需留底稅率10%,於次年6月底前決定分配金額;在股權變更上不受限制,節稅的方式也比較多。

還是不知道該如何是好?三點評估事業屬性及營業額

一、經營的事業會有多大的風險?

需要多少流動資金、維持多少的庫存、商品抓多少的量、出現問題時有多大的把握可以解決?傾向一個人做,還是找一些志同道合的朋友一起做?

二、經營的事業會有多少的成長性?

有沒有機會跨出區域到全國,為什麼?未來會不會貸款、積極擴大?

三、是否有其他個人收入?

若是有其他的人個人收入,成立行號可能會造成個人所得稅的級距往上跳。

無論創立公司或行號,都像洗頭一樣,一但洗下去,要從頭開始就會很麻煩。一般而言,行號比較適合個人所得較低、營業收入不高、事業風險不高、確定事業只會在一個縣市發展,營收成長也有限,以及股東其他所得也不高的情形。

但「網路無國界」,這也是電商及賣家需要去考量的因素,在申請前,最好仔細評估再著手,尤其是有其他股東的情況下,負多少責任及風險一定要考量清楚,不要太高估人性,世事畢竟難料。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #電商平台
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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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