二手新商機——迎接全民拍賣時代
二手新商機——迎接全民拍賣時代
2007.04.15 | 科技

掙扎了許久,我終於還是打了這通電話,請二手書店來家裡收書。當初裝潢房子時,只要能利用的空間都做了書架,可是一眨眼,書已經塞滿所有的架子,而且還蔓延到書桌、邊桌、茶几、甚至一堆堆疊放在地板上,像長春藤一樣放肆地滋生。曾經對於賣書這件事,不只情感過不去,還有一種莫名的罪惡感。但是隨著年歲漸長,明白有些書就像不合穿的衣服,徒留無益,反嫌礙眼占空間。

二手書店收書的服務令人很滿意,專業、迅速、不囉唆,估出來的價格也比我原先料想的要好,三兩下客廳一堆長物就消失不見,口袋還多出幾張鈔票,心情頓時大好。我想到我的衣櫃,一打開衣服就排山倒海掉出來。去年我拎了兩大袋衣服丟進社區公園的舊衣回收筒,裡面有好幾件根本沒穿過,如果能像書一樣可以轉手賣出去的話,行情應該不差。台灣沒有在院子賣自家舊物的文化,網拍倒是不錯的出路。但是大部份的人平常工作就已經忙得昏天暗地了,哪來閒工夫拍照、寫文案、post到網路上。如果有幸賣出去,還得確認匯款有沒有進來,然後要叫快遞,不然就得到郵局交寄。

《二手貨與新商人》一書呼應了我的想法。以美國為例,曾經在eBay上買賣過東西的人,絕大多數都是買家,賣家只占五%。但是這個市場卻愈來愈大,二○○四年eBay已成為美國第十一大零售商,僅次於沃爾瑪(Wal-Mart)、Home Depot和Kmart。台灣蒸蒸日上的電子商務情況也是相同,二○○六年市場規模已達新台幣一千四百五十二億元,其中網拍占比超過三五%,約五百一十四億元,幾乎是太平洋SOGO百貨一年營業額的兩倍,也遠遠超過台灣最大的百貨集團新光三越。

網拍潛力無窮,現在還只是開始。《二手貨與新商人》指出,美國人堆放在家中儲藏室裡不要的東西,保守估計總值至少有二千二百億美元,若拿到網路上去拍賣,打個兩折就比二○○四年eBay的營業額還要多上一百億元。需求是一定有的,正如同我塞爆的衣櫃;也不用擔心沒有買家,一個人的垃圾很可能是另一個人的黃金。前一陣子朋友來家裡玩,言談之間,提及要去買果汁機,我靈機一動地在久未打開的壁櫥裡像變魔術一樣,挖出三年前尾牙抽獎摸到的一台果汁機,賓主盡歡。可別忘了,「酒咁倘賣無」可是人類最古老的行業之一。

網路時代,正是二手貨買賣的大好時機。一是流通機制完備,商流、金流、物流俱足,便利、快速又安全;二是網路無遠弗屆,上網就能參與,參與的規模愈大,就愈能呈現需求與供給的真實樣貌,物品理想的價格也就出來了。這就是eBay創辦人歐米迪亞(Pierre M. Omidyar)的理念:網拍是最完美的商店。

《二手貨與新商人》指出,在網路上買賣二手貨,未來將會像上網一樣,成為生活中不可或缺的一部份。而距離這個不遠的未來,只差臨門兩腳:一是心態的改變,二是網拍服務商的加入。

網拍平台促進人們出清不需要的物品,從中獲取收入,可以同時改善精神和物質生活,從「賣」的這個角度而言,大部份的人是不會有心理障礙的,麻煩的反而是「賣」這件事的煩瑣細節。但是只要有需求,就有供給,正如股票買賣有經紀人一樣,所謂二手貨托售商這樣的服務形態正在美國崛起,連郵政業者也來搶搭這股風潮,推出快捷的遞送服務,力圖在網路時代開闢新商機。至於「使用」二手貨這件事,《二手貨與新商人》指出,名牌二手貨流通占網拍市場一定的業績占比,從而促進名牌業者加速推出更新的設計和商品,對整體市場具有正面的帶動作用。此外,因應仿冒的問題,也興起了所謂第三方品質認證的服務型態。

根據《二手貨與新商人》指出,網路二手貨拍賣市場帶動起各式各樣的服務商,正是網拍時代來臨的前兆,「放手經濟」即將來臨,我們所有的物品都只是暫時性的資產。未來,任何人只要知道如何善用自己手中物品的價值與效用生命週期,就能以較少的成本,過著更富足的生活。
嗯,聽起來很好,雖然有些不可思議。首先,只要有人可以來我家處理那些已經不需要的衣物,我就什麼都相信了。 

 

二手貨與新商人 

作者:丹尼爾.尼桑歐夫    譯者:林錦慧
出版社:商智文化    出版日期:2007年1月 

交易透明的線上二手消費品市場(如eBay)日益普及,使得消費行為開始出現典範轉移。現在有愈來愈多的消費者會在購買商品後,先使用一段時間,然後再賣掉,以便購買次世代產品。在這種短暫持有的趨勢下,消費者會不斷替換手中的物品,所以社會開始從「積聚」的心態,轉變成偏向「拍賣文化」的消費邏輯。這種轉變不僅會對商業環境造成重大影響,對社會主流文化與價值觀同樣影響深遠。「不在乎天長地久,只在乎曾經擁有」,說準了現代人的消費胃口。提供商品鑑定、開闢二手通路、商品修復及包裝、私人銷售助理、託售中心,都可以在二手通路市場引發全球連鎖升級消費大潮下,用小商機創大事業。 

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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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