新光三越A4專搶熟女錢
新光三越A4專搶熟女錢
2005.11.01 | 科技

近幾年隨著台灣百貨公司數量的增加,各家百貨都拚命找出差異化競爭的優勢。九月底,新光三越百貨籌備了二年、耗資三十多億打造的信義新天地A4館正式開幕,執行副總吳昕陽表示,要針對這個區域的消費者做區隔化,A4館的加入,不但要與其他百貨競爭,也要和自己競爭。 十年前衣蝶首創 女性專門大店集客力強 台北市的信義計畫區每到週末假日,一天就有超過二十五萬人在此商圈活動。新光三越老早就在此布陣,在信義區就有A8、A9、A11和A4等四館,四間百貨的總營業面積高達四.六萬坪,去年A8、A9和A11三館,除稅總營業額為一百二十五億,今年加入新生力軍 A4,預計四館營業額目標為一百五十億,冀望能首次超越台中店A4館開幕當日更創下高達四千二百萬以上的業績。這是新光三越百貨首次嘗試以「女性」做為區隔市場的分眾館,引起百貨業界各方的高度關注。 十年前,衣蝶百貨領先其他競爭對手,推出台灣第一家鎖定女性的百貨專門店,以帥氣的門房和大面穿衣鏡、清爽的洗手間,在女性消費族群中建立起好口碑。衣蝶百貨協理柯愫吟指出,十年前這是很大膽的嘗試,但十年後來看,這策略是正確的,因為這十年來有不少業者都在模仿衣蝶的經營模式。「衣蝶百貨有對應到顧客的需求,」吳昕陽表示,衣蝶百貨進步發展得很快。原本新光三越規劃A4館為居家館或是居家結合食品大店,但經市調與問卷訪談後,發現信義新天地的主要客群是以二十至四十五歲的女性為主,約占了七成,因而決定首度嘗試女性分眾市場,於今年四月底,A4定位為女性專門大店,目標客群瞄準為二十至四十歲的都會粉領上班族,並以「醫學美容、健康、輕食和平價」等做為賣場規劃。 打著女性大店的旗號,A4館在招商上的確花了不少苦心,「賣場規劃和其他店差不多,但商品深度增加許多,」吳昕陽表示,A4館的廠商中有一百三十六家是首次進駐信義計畫區,而另有八十個品牌是首次進入新光三越,交出擁有五二%新品牌的商品組合,像是Tod's、Balenciaga都是問卷調查中女性顧客希望有的品牌,試賣六天,光是機車包就賣了四十個。牛仔專區也引進美國當紅的七家牛仔品牌。 用空間討好女性 千萬打造內衣試衣間 除了在招商方面竭盡所能地滿足女性,在賣場空間規劃上也盡力討好女性歡心,A4總營業坪數約九千三百一十五坪,裝潢全以白色為基調,光線明亮,呈現出空間寬敞之感。另外,一進門的化妝品一級戰區,特別在專櫃上放置沙發,將顧客諮詢區變大,著重與女性顧客的互動;在女鞋區,更打破以往慣例在地面鋪上地毯;四樓的內睡衣區,也花了上千萬規劃明亮豪華的內衣試衣間,試衣間旁並設有補妝區提供專櫃級的保養品供試用,全都為女性量身訂作,完整呈現女性大店的概念。 分眾市場決勝負 抓住主顧客創造高營收 過去台灣百貨賣場都喜歡比大,不論是京華城、美麗華百樂園購物中心,或明年即將開幕的高雄夢時代廣場,事實上,百貨賣場的大小並無法與業績高低劃上等號,由於消費者生活型態與所得結構等的不同,大眾市場已走入歷史,取而代之的是分眾市場,甚至是小眾市場。 「分眾很重要,不能一直開,」吳昕陽表示,新光三越這三年來每年都有展新店,但明年將不會有任何展店計畫。「二○○六年是新光三越的「整理年」吳昕陽表示,台灣整體百貨業年營額成長約四%至五%,市場並未呈現大幅度地成長,所以新光三越明年台灣的重心將放在改裝,像是南西店、站前店、信義A11、A8,都會依客層來做區隔,「既然有女性館,為何不可能有男性大店呢?」吳昕陽表示,百貨公司的思考角度應要打開心胸,並不停地問為什麼,才能創新,今年新光三越訂下六百億營業目標,預計明年可成長十%。 年底即將開幕的誠品商場,將會促使信義計畫區成為全台最具代表性的商圈,「新光三越要做到每個地區的第一品牌,」吳昕陽表示。由此看來,若要在競爭激烈的商圈占一席之地,一定要抓住分眾市場、客層定位清楚,並充分滿足消費者需求,就能帶進新客層,並創造高營收。

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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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