我思索中的電子商務未來
我思索中的電子商務未來
2000.01.01 | 人物

思索1
「聯邦快遞》UPS》7-Eleven》中國時報》郵局」進化論

第一階段的電子商務,選擇的都是些不會臭不會爛的商品,像書、CD等,對溝通和抵達時間的準確性要求不高;但現在在網路上買東西,已經可以進展到生鮮食品,我們會要求企業的商品必須要在短時間內、某一個時間點到達,去年年底的網路求生大賽中,我們看到參賽者需要買便當、生活用品,我們也看到了這樣定時定點的渴求。
舉美國聯邦快遞(Federal Express)的例子,過去二十年來,在效益上、獲利上,聯邦快遞都把UPS打得很慘,因為它業務的主力是BtoB的快遞,而UPS是BtoC或CtoC的服務。聯邦快遞是第一個把「中央倉庫」(Hub)這個「集中式」概念運作到極致的企業。它一個車隊出去,到一棟大樓中收取非常多企業的商務文件,集中到Hub分配,再集中地送給另一棟大樓的一群企業,運作非常有效率。可是現在的電子商務要求的是「分散式」的配送,有更多東西要送到家裡,這樣的轉變反而讓它過去賺錢的商業模式開始賠錢。過去因應集中式管理所投資的車隊與倉庫物流系統,現在完全沒有力量。而UPS則顛倒過來,本來做的生意就是送信到家,原先每天在賠錢,現在反多了一堆業務,反過來會賺錢。
再說聯強的例子,它的整個物流系統是企業對企業(BtoB),送到各零售店面;假如現在要變成BtoC,它的運籌管理有沒有優勢?假如東西要送到家,聯強和7-11哪一個比較近?7-11中國和中國時報哪一個比較近?
再看香港蘋果日報和At Mart的例子。At Mart並不是要做電子商務,它是為電子商務而服務的一個「石器時代」的電子商務,它把每天的雜貨訂單訂在報紙上,跟著報紙送到你家勾選,當你傳真過來,車隊早上送報紙,下午就開始送衛生紙等雜貨,用古老的架構來做EC的概念。
所以中國時報、聯合報其實比7-11還近,那郵局可能更近,郵局是一個快被淘汰的行業,可是Internet出來,力量好像都被改寫。如果東西物流發送稍微起一些變化,送到家的比例如果又高起來的話,我們明顯看到的趨勢就是「傳統中間人之死」(the death of middleman),接下來則是「商店之死」(the death of the shop),大部份商店未來可能要消失。

**思索2
面目全非的企業容貌、 步入終極的交易模式

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下一世紀企業面臨的挑戰,不是什麼樣企業會存活、什麼企業會消失,應該說所有的企業都會變得「面目全非」。例如我的職業是媒體,很長一段時間我們對媒體有很清楚的定義,可是我現在感覺媒體這個概念會面目全非:當一個企業做了企業網站,它是廣告還是媒體?原來那種對企業的界分會有點困難,一定要有種新的界分方法,我們才知道我們在做什麼事。
過去媒介本身會發展出一個紀律,受眾發展出一個公眾的要求,記者寫的版面有他的客觀紀律,而讀者也接納報導外版面的廣告,他不會認為有了廣告,記者寫的就不客觀,這個要求甚至會演進成一種規範、法律。
但Internet上,可能裕隆汽車做的網站,最後發展出一個裕隆線上雜誌出來,之後又產生裕隆雜誌的讀者跟它的社群黏度(stickness),網友開始問裕隆的東西哪裡可以買。你就發現網站販賣的是服務,它既是媒體又是廣告,今天連一向強調客觀中立的紐約時報、華爾街日報網站都開始賣東西做電子商務。從前用來描述企業的字眼會發生困難,企業可以同時是商店、生產者或媒介。
如果我們細究人類做生意的模式,看起來電子商務是一個終極模式(ultimate model),未來不會再有一個革命性的商業型態出來,而其他現在我們所熟悉的原來種種商業型態都會改變。這個變化一路不停,將來社會分工會變成什麼樣子,我還看不太出來。電子商務一定是成為人類經濟的主流,只是未來的電子商務可能不是我們今天看到的那樣,它會化身為每一種商務活動都會有E的成份,而不都是Amazon. com那樣子。

**思索3
台積電成為高科技農民、 小廣告文案成為高價中介者

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電子商務時代,如果我們粗分價值鍊,大概有四種企業──原料提供者、生產者、配送者以及解釋、描述商品的中介人。現在是生產者佔據最大發言權,不管是華碩、廣達或台積電,但未來的產品生產者可能會完全沒有價值。明天的代工製造者會像是今天的農民一樣,有標準化的利潤,但絕不會有暴利。超額價值將歸屬中間擔任界面(interface)、做價值傳遞的那一群人。
例如生產電腦,以前因為電腦是賣的,所以有價值,現在連電腦都不是賣的,我是賣你某種服務,而電腦是「送」給你的。在價值鍊裡,硬體愈來愈不重要。以前是買電腦送你一年保固,現在是你買我一年保固,我送你一台電腦。這是價值中心的逆轉。所以整個價值鍊裡中間的資訊服務(information service)才是未來的價值中心。最前端的原材料,看的是正常商品供需價格,沒有超額利潤,再過來的生產電腦跟養雞養鴨沒有兩樣,毛利很低,後半段則是搬運工人,執行服務(imple-ment service)的人。
所以未來只有一種身份的工作者,會獲得最多的價值──各式各樣有創意的人,還有各式各樣了解溝通的人。例如以前廣告公司的經營,寫文案好像是一個廣告生產裡的局部勞動力,只有局部利潤;但未來,寫文案就是銷售的主體,因為你有能力描述一個東西,而使消費者動心,使產品有可消費的價值,你變成價值中心了。因為在訊息完成時,交易已經完成。在電子商務的網頁上,我從你的描述中明白、感覺到產品對我的價值,我按個鍵,買下我要的,從販賣來講已經結束了,底下只剩執行而已──有人來收你的錢,有人會把東西送來。
我們可以再看台積電的例子,它是台灣最知名的生產者,但是它未來不能再創造更多的價值。
台積電現在有40%的毛利,那表示它是全世界晶圓製造生產效率最高的。但這些價值是很標準的。服務兩端的生產者與銷售者的差價很小,中介人創造的便是所有東西,擁有最高價值。
兩邊都變成標準化(standardize),生產者(做imple-mentation的人)的利潤是固定的,大家一齊競爭,每個人都會想出更便宜的生產方法,使它們都沒有超額利潤,只有中間那群人使得利潤變得不可預測,差異化全在中間。
假如台積電做100元生意拿到40元,意思是生產這部份最多只能拿到40元,新加入者很難產生更大的差價。但是在生意與銷售中間,提供資訊服務的這一群人,有的人會拿2%,有的人拿200%。因為在生產與銷售兩端全部是基本的競爭,會產生價值差異的都在中間。

**思索4
Amazon厲害的不是技術, 而是它對320萬本書的描述;美國領先台灣靠的 不是郵購傳統, 而是豐富的Third Party
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電子商務在不同的國家、地區,是不是有不同的落差?我不相信有不同。我相當確定「美國地廣人稀,台灣沒有做電子商務條件」的說法,90%是錯的。舉個比喻,台灣一年有600億圖書市場,150億是郵購,280億是店銷。大台北都會區與中南部的郵購比例和店銷比例相同,同樣都是50:50,大台北的人買的比較多,不是他們靠書店較近,而是購買力的不同。二種通路反應的是購買力和行為的分佈,店銷和郵購反映的是兩種採購的行為?? 一種用身體,一種用訊息的方式,有的人能用這種方式,有的人不能,這和人口密度與否沒有關係。
假如有機會看到美國電子商務的城鄉販賣比例圖,我相信數字也會跟實體書店銷售的比例一樣。方便的地方,商店越密集的地方,本來就反映了購買力,電子商務上大概也是同樣的情形。
電子商務有外部條件和內部條件。外部條件中,第一個是社會的網路環境,整個網路使用者是不是到了夠規模的數量,使用者對網路的態度和信心,整個社會對網路的存在是否心理上已較安定,而網路的基本架構運作是否在一個社會已經發展成熟。
第二,有沒有合適的金融環境,因為他涉及到遠端的付款機制、信用制度、金融訊息的連結,是否可靠網路連線完成交易。如果要談更進一步的電子商務,有沒有小額付款的條件。譬如說,用信用卡買2塊錢的商品,而轉一次帳手續費是5.5元,怎麼辦?現在用預付的方式解決。另外一種情況,交易5元,寄實體發票郵資要12元,也不可能,有沒有電子發票可以解決?如果不能數位化解決發票的事,電子商務也不可能完成。
另外,電子商務會改變現在物流的分配狀態,重心會不一樣。例如宅配的概念就比以前重要很多。以前的運籌體系是滿足BtoB的需求,所以現在可以看出統一做宅配是為了電子商務而來的。他已經有了7-11,剩下50公尺到家,就差一個電子商務機制。
電子商務的成熟,主觀上至少有三個條件:做電子交易第一個難度是「促成技術」(enabling technology),必須創造一個交易平台。台灣去年、前年面臨的難度都在這裡,以後顯然不是。現在已經有很多人提供準套裝的解決方案,以後電子商務何必需要開發套裝平台?平台是現成的,有各式各樣電子商店的套裝軟件,打開來就有。促成技術是電子商務初階的階段性現象。Amazon當初就建立這樣一個平台,它的「1-click through」機制,按下去就給你訂單,當初被認為很神奇。
現在看Amazon的難度已無關技術,而是那320萬本書的描述。這些書評、相關訊息能促動你去買一本書,我稱為「促成內容」(enabling contents),比技術更重要。這是目前台灣難度最高的條件。
第三個是「編成條件」。你商品要從哪裡來,賣東西要有採購貨源、配送要有物流體系,企業不可能全自己作,你必須用別人現有的,問題是怎麼把別人現有的組起來。社會上是否有足夠的條件可以把它全湊起來,例如在網路上訂便當,是把很多店、按照地區拼起來,再加上物流。所有力量用一個中心把它集合起來,這個力量是編成條件。
用這個角度看,我覺得美國原來領先其他社會的是促成技術,但這件事現在已經不是議題,它目前領先的是促成內容(enabling contents)和可供編成的「第三團體」(third party)的力量。美國本來分工就細,但在台灣做電子商務,可能很多事都要從頭自己來,社會上沒有某些行業,所以經營起來代價很高。
中國大陸做電子商務就更遙遠,它的二、三項條件都很嚴重欠缺。但為什麼Nasdaq如此高估大陸網路公司?因為那個遠景未來雖然遙遠,但正因為市場太大了,只要有千萬分之一成功的機會都值得,期望值夠大,回饋也很大,完全是個賭博的概念。再加上這幾年中國大陸跳躍式的成長速度,讓人覺得好像沒有遙遠到那個地步。

**思索5
等待年輕人挑戰的 兩塊新大陸-Internet與中國

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幾年前我在某些場合和年輕人談生涯規劃時,經常勸剛畢業的年輕人到中國大陸發展。第一個原因是,台灣對年輕人的機會有限,而大陸正在經歷轉變,年輕人充滿機會。第二個原因,你是大學剛畢業,生活水準還沒決定,從台灣看,40歲的工作水準跟大陸有距離,所以他們去會很痛苦,但是22歲沒有距離,大學生的生活水準也跟一個大陸城市同胞差不多。40歲的人已功成名就,到大陸去發展新事業,住在旅館,不會融入當地社會、變成當地人;但如果22歲去,什麼都沒有,只好加入他們,反而是機會。
我當年就業的歷史,就是一個例子。二十年前,工商企業活動起來,一個社會被迫由封閉到開放。我大學沒畢業就到聯合報上班,那時像今天20歲作主編、25歲做總編輯,是不可能的事。後來中國時報出現,晉用一堆年輕人,聯合報壓力很大,下定決心要啟用我這個年輕人,高層把我全部所有的升級考績一起簽報,以便讓我過一年之後變成一個編輯。結果社內輿論大伐,所有人都憤憤不平-幾十年制度下來,大家都覺得你這個毛頭小伙子應該按照次序來排隊等,他們不習慣看到為一個年輕人,第一次做這個破壞。我那時去開報社的幹部會議,四十歲以下的只有二個人。大家議論紛紛,我在那樣的環境下很難作人,痛苦不堪。
可是我後來到工商時報、中國時報去,在那裡待了五、六年。有時間回頭一看聯合報,才發現當年我們開會的那一群人全換了,不到十年,聯合報主管全部是新面孔,因為組織與業務的發展,就是需要思維年輕的新人,而這批年輕人來,就把中間的四十歲那批人整個世代一筆跳過去。那是一個大改組的時代,,每個人只是幸或不幸去撞到那個東西,一改組完,結構穩定了,所有的位置就又卡住十年不動。
他們為什麼有這個機會?因為新舊學問交替,新的學問一來,不懂也沒辦法,這時候社會秩序重建,18歲從軍,20歲已經當團長了,更可能22歲當將軍。
在Internet沒來之前,我原以為台灣社會的結晶塊不會再變動,但現在因為Internet,整個社會結構又動了起來,全部重來一次。你不覺得Internet和中國一樣,都是「新大陸」嗎。
會有成長力的地方,一定是大家比較陌生的,而過去我們原來熟悉的,現在幾乎全身無處不是缺點,譬如金融風暴中的那些產業和企業。所以現在看起來,或者去大陸,或者去Internet,對年輕人的機會是相同的。
而當這樣的時代來臨時,最重要的精神是什麼?因為變化這麼大,我懷疑「學習」,會是這個時代最有用的態度,和最有力量的精神。

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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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