MoneyDJ新聞 2026-07-08 13:39:27 林綺薇 發佈
近年來，人工智慧演算法與自動化機器人已成為物流倉儲業的標準配備，各大業者也持續加快物流速度，並擴大拓點計畫，力求維持競爭優勢。然而，這場效率競賽的代價相當高昂，遍布全球的倉庫與機隊，為企業帶來沉重的折舊壓力。
因此，當前的國際物流龍頭，將目光轉向資產共享與數據變現，讓龐大的硬體資產不只是成本，而是新的獲利來源。
基礎設施服務化，開啟共享商機
第一種獲利模式，是將原本僅供內部使用的重資產，轉為對外提供的服務。
最典型的案例，就是電商龍頭亞馬遜（AMZN.US），將原本只服務自家生態圈的頂級物流網對外開放，推出「亞馬遜供應鏈服務」。該服務提供由100多架專屬貨機組成的機隊、逾8萬輛貨運拖車、超過2.4萬個聯運貨櫃，以及橫跨全美的200座物流中心。
憑藉規模經濟優勢，這項服務迅速吸引3M（MMM.US）、美國之鷹（AEO.US）及Lands’ End（LE.US）等跨國指標性品牌商付費進駐。消費品巨頭寶僑（PG.US）更率先將此服務，應用於原物料、生產線的運輸，以及成品物流配送。
新策略不僅緩解亞馬遜重資產的折舊壓力，更強化合作品牌的市場競爭力。根據投資銀行Robert W. Baird & Co預估，這項被譽為物流版AWS的服務，有望為亞馬遜創造250億美元的年營收。此外，根據亞馬遜官方數據，企業導入這套自動化供應鏈解決方案後，能讓商品配置在離消費者更近的倉庫、加快配達速度，單位銷售量平均提升15%～20%。
物流數據變現，成金融圈新寵
除了硬體資產，自動化倉儲與物流系統每日在無形中產生的移動、撞擊與簽收紀錄，則催生出第二種獲利模式：物流數據變現。這些過去僅用於優化內部流程的物流軌跡，在去識別化處理後，蛻變為金融圈與品牌商眼中，極具價值的商業情報。
在微觀的風險管理上，數據驅動的保險科技公司Parsyl，就與物聯網設備商合作，祭出保費獎勵與折扣優惠，鼓勵貨主在運輸過程中，部署可即時偵測衝擊震動、溫度與傾斜角度的感測器。不僅大幅提升供應鏈的風險可視性，更讓過去單純的貨運紀錄，轉化為精算風險與降低保費的工具。
在金融市場，物流數據的價值則更加顯著。根據科技與網路行銷線上媒體WebProNews指出，全球避險基金產業在2025年，花費高達154億美元購買這類商業情報。透過機器學習，分析海量的航運路線、吃水深度與供應鏈軌跡，讓投資機構在官方數據公佈前，提前預測經濟消長與實體供需變化。
這類數據也讓避險基金提早掌握市場變化。以2026年2月美國與以色列空襲伊朗的事件為例，當時國際原油價格劇烈震盪，知名投資經理人Pierre Andurand旗下的大宗商品專屬基金，利用這些即時海事物流數據，看穿供應鏈中斷的危機，在短短一週內創造出6%的報酬率。
Andurand獲利關鍵在於，透過即時衛星與航運數據，觀測超大型油輪（VLCC）在荷姆茲海峽「關閉定位」的異常，並結合船舶吃水由21米降至16米，推算短缺約200萬桶原油，提前掌握供需中斷規模，並率先在期貨市場布局，以賺取價差。
對倉儲與物流業而言，未來的競爭不再是單純的資產擴張，而是誰更能有效運用既有基礎設施，並將物流數據轉化為新的商業價值。能持續開放物流網絡、提升數據應用能力的企業，將更有機會在數位經濟時代開創新的成長空間。
