奇妙的亞馬遜經濟學
奇妙的亞馬遜經濟學
2000.05.01 | 科技

對於多數人來說,Amazon.com代表著電子商務上難望項背的完美商業模型。電子商務裏的三大元素:物流、金流、資訊流,在亞馬遜書店裏完美地結合在一起,即便Amazon的店主人傑佛瑞‧貝佐斯(Jeffrey Bezos)不斷公開說明公司在可見的未來裏絕對不會賺錢,但是高度樂觀的投資者仍舊看好它,也讓它的股價守住NASDAQ崩盤前的40美元城池。即便是華爾街的網路女皇瑪莉密克(Mary Meeker),也把Amazon列進四月股災之後的推薦持股名單。這真是太神奇了-Jeffrey!
要了解Amazon的未來,不妨先由它剛出爐的1999年財務報表先看起。由財務數字中,你可以一窺貝佐斯經營的神秘面紗,雖然──他從不解釋為何這麼做。
和多數正逢「無米之炊」的網路公司相比,Amazon實際上並不缺現金,因為一年之前,它就在公司債市場上募得12億5000萬美金,今年二月,Amazon為了不要為手上的錢操太多心,還回到債市償還了6億8000萬。

**7億2000萬美金虧損

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真正讓人操心的,仍是它不願賺錢。Amazon花了很多力氣爭取顧客,但是,談到利潤,還是個小於零的負數,幾年以來,這個1999年營業額只有12億的小公司已經虧掉7億2000萬美金,別說小公司比不上它,財星雜誌選出的五百大企業中, 494家都沒它虧得多。7億2000萬美金不算什麼,問題是這筆流出Amazon大門的錢,花到那些地方去了?
第一項是購併產生的虧損。光是從1998年以來的購併動作就花了現金3億7000萬,這其中不包括「以股易股」的部分。由於它買下的幾家公司(HomeGrocer.com、Drugstore.com、Pets.com、Sotheby.com)股價表現不佳,在財務報表上認列了7700萬美金的虧損(股災後可想而知,這個數字今年會再擴大)。
其次是經營所產生的虧損,這是投資人最看重的部分。因為它透露出經營模型的優劣,以及未來公司前景。去年,Amazon自己認列在經營管銷上的現金支出是9100萬美金,但是加上投資倉儲、物流、電腦伺服器更新等等成本,估算達到3億7800萬之多,無疑這是造成虧損的最大重點。

**靈活運用財務槓桿

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在現金不斷流失的虧損狀態下,Amazon如何拿到現金來運作生意?這是最妙的地方──關鍵在於財務的靈活運作,Amazon其實永遠不缺現金。例如顧客用信用卡上網買書,Amazon幾天之內就從銀行拿到現金,但是並不是馬上付給書商,在這短暫幾天之中,Amazon就得以自由運用這筆帳上不應該存在的錢,建立商品庫存、支付員工薪水、買債券。這些錢等於是Amazon向書商「暫借」來運用,卻不付一分利息。Amazon終究還是會付錢給書商,但是在付清之前,亞馬遜書店可用這筆錢做出新的生意、找到新的顧客。這種憑空多出來的財務槓桿到底有多少?從去年Amazon的財務報表來看,大約有4億6300萬美金。換句話說,Amazon擁有一條現金打造的溪流。此外,運送(shipping)利潤,也是穩當收入,即使去年耶誕節旺季整垮了它,這筆錢仍有1200萬美金。
看完了「虧損」與「現金流量」,你可以知道Amazon短期內還算穩當,但投資人卻不免碰到另一個麻煩──股本的稀釋,這卻對長期股價帶來隱憂。因為即使Amazon未來會賺錢,但它賺錢的成長力,也總得趕上它股票發行的速度,才能保障現有股東權益。由數字看來,這家小公司對於印股票這件事,未免過於大方。它已經發行幾百萬股用於購併小公司,目前還準備印幾百萬股給認購權的擁有者,以及加印20億美元的等值股票,給購買Amazon可轉換公司債的新投資者。2000年第一季結束,Amazon共發行了3億5000萬股股票,同時有義務再發行1億300萬股給上述新股東。換句話說,Amazon現有的老股東,只實際擁有「77%」的亞瑪遜公司,這真是天大的壞消息,因為縱使股價不跌,手中的股價仍然天天在貶值。更大的壞消息則是,貝佐斯仍將持續他印股票的政策,目前毫無停止跡象。

**兩派人馬看法極端

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再來,算算它的投資報酬率吧。如果公元2007年,Amazon的營業額到達300億美元時(這個等同美國實體零售商J.C.Penny的營收,已經是個不得了的數字,因為它意味著亞瑪遜每年都要成長44%),它的獲利能力有多少?
財星雜誌訪問了兩位多頭股票分析師,答案卻相去甚遠。樂觀的一位估計Amazon可以拿到10%的營業毛利,扣掉35%稅金,盈餘是20億美金,悲觀的則只估到4%,扣稅盈餘是8億美金。
樂觀者分析,亞馬遜可以進一步實現市場先驅者的優勢,奠定不可動搖地位,死忠的顧客會繼續湧進亞馬遜書店網站,寧可付出稍高的費用以獲得貼心服務。它也將無所不賣(甚至共同基金),其中將有不少東西的毛利高過於「書」,使當年的賠錢投資有所回報。
悲觀者分析,亞馬遜雖將擁有B2C電子商務龍頭的威望,但必須不斷應付更靈活、更具威脅的競爭者。這些對手只要看到機會,馬上就會用更具吸引力的價格帶走亞馬遜書店的顧客,Amazon將只能享有微薄但合理的利潤。

**投資者到底在想什麼?

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接下來看投資人可能的報酬。如果投資人期待每年都能得到20%的投資報酬率,那麼2007年的Amazon總市值便必須達到720億美金,加上認購權與公司債的220億,總共是940億。如果按照樂觀者的預言,本益比高達50倍(940/20),如果悲觀者預言成真,本益比將是天文數字(940/8)。
看完了上面的分析,可以得出一個結論:Amazon的擴張策略,是造成它虧損的主因;而即使它成長到誘人的300億美金營業規模,它的可能獲利,也無法支持它現在的股價。
那麼持有Amazon股票,而不賣出的投資人,心中到底在想什麼呢?
也許是鼓勵網際網路的拓荒者吧,或者是相信貝佐斯「超過凡人」的洞察力,終有一天會打破所有分析師的眼鏡-別忘了,Amazon的伺服器裡有1800萬位客戶的喜怒哀樂資料,人類歷史上,沒人有此本領。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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