家樂福量販店第五次進化
家樂福量販店第五次進化
2005.10.01 | 科技

驅車過了民權大橋或麥帥二橋,目光所及全是大潤發、家樂福、B&Q特力屋和燦坤3C等高掛醒目的量販店招牌。「來這裡,不怕找不到停車位,」住在南港的趙先生表示,每到周末假日,起床後就驅車到量販店的餐廳去吃飯,用餐後逐層逛逛,逛累了喝杯咖啡歇歇腳,最後再買齊下周要吃的菜,往往這樣就消磨了大半天。像這樣的一天,已經是現代人生活的最新寫照,因為量販店所提供的服務,已經可比擬百貨賣場,滿足消費者一次購足的需求。 台灣量販店一年可創造超過一千億元的高營收,驚人的表現吸引著荷、法、美、英等國的量販業者進駐設點。其中,繼荷商萬客隆後第二個進入台灣的量販業者家樂福,自一九八九年第一家高雄大順店開幕後,至今已有三十六家店面,年營業額超過五百億元,是台灣零售業第二大(僅次於統一企業),更是量販店業龍頭。

斥資市調發展出第五代店

「消費者才是專業,」家樂福開發暨購物中心總監田中玉表示,隨著消費者的經濟和教育水平的改變,為了徹底了解消費者的需求,家樂福平均每年投入市場調查的費用高達四億元以上,藉此累積出豐厚的市場資訊,促使家樂福的經營模式從早期第一店的批發倉儲方式,依序發展成典型量販店、一個品類大店的量販模式、賣場擁有二個以上主力店,一直到目前的第五代店,結合數個大品類、「吃喝玩樂買」一次購足(one-stop shopping)的購物中心(Power Center)經營模式。

區塊化讓消費者一次購足

另外,賣場的空間設計也從業者主導提供消費者商品,變成了依據需求決定商品項目的「消費者導向」。田中玉表示,量販店除了要具備吸引人的價格、足夠的停車場、一次購足、以及自助式的服務等四個主軸之外,誰能讓消費者在最短的時間內買齊購物單上的物品,誰就是贏家,田中玉談到家樂福第五代店最重要的競爭利基點。
今年七月底,家樂福進駐內湖量販店一級戰區,就根據第五代概念設立了旗艦店,開幕當天立即吸引了一萬五千多人前來搶購,當日業績更破了家樂福所有新店歷年來的開幕記錄。為了與大潤發內湖一店和二店、好市多(Costco)量販展開肉搏戰,搶占這塊擁有二百億商機的大餅,家樂福特別在這占地一萬坪的購物中心,規劃了一千三百五十個汽車和五百個機車位,打著全台北最多停車位的號召,企圖吸引消費者上門來。
內湖旗艦店共分五層樓,一樓為流行名品的商店街和風味美食街,二、三樓為傳統量販賣場,四樓為全家同樂的休閒市場,設有玩具反斗城和湯姆熊歡樂世界,五樓則與台北市政府合作設立「無人服務圖書館」(全亞洲除新加坡外第二家)和富宴港式飲茶等歐陸料理餐廳,完全顛覆傳統量販店型態,開始搶攻大型購物中心的市場。

逛賣場也能有視覺享受

家樂福第五代店的賣場特色,「就是全面區塊化,」田中玉強調,第五代店會依據產品屬性或消費族群做區塊化,將吃的、用的或產品屬性相同的各類品牌全都陳設在同一區,以方便消費者能一次購足。例如嬰兒區,就會陳設從頭到腳與嬰兒相關的各種用品,不論是嬰兒服飾、食品或洗髮精等,全都可以在這區買齊。「賣場規劃的細節很重要,」田中玉表示,一個賣場有高達七萬件以上的品項,如果沒有做好品項管理,顧客找不到想買的物品,客單價就會降低。另外,將賣場空間規劃成店中店的概念,更能凸顯區塊化的經營模式。
過去量販店的賣場空間或貨品陳列,完全都不講究色彩,家樂福賣場空間的商品陳列則相當注重色彩搭配,「商品不單單只是擺上去,顏色要由淡到深陳列擺放,」田中玉以毛巾區做說明。許多指示牌和貨架也都不再使用單調的白色,會搭配產品的顏色做改變,除了豐富消費者的視覺感官,也能提高消費者的購物樂趣。除此之外,燈光也是營造空間和產品的法寶之一,例如在有品牌的球鞋上打光,能讓產品的質感與賣相更佳。
「來晚了,更知道如何迎合消費者,」雖然晚了其他業者四年才進駐內湖商區,卻讓他們更清楚要有獨特性才能區隔市場,並創造利基。田中玉指出,量販店一定要本土化,才能了解消費者的購物行為與需求,再加上法商家樂福在全球三十七個國家中擁有九百多家店,促使各國的家樂福可以互相複製成功經驗,不論在品類管理或貨架陳列等都是相互學習的地方。 「老二沒有生存空間,」田中玉談到量販店一定要做第一,不然都只有賠錢的份。面對一年上千億新台幣的量販產業,市場已呈現白熱化,每家量販業者已經無法用以量制價的模式來經營,要勝出除了比價格外,掌握細節,懂得同中求異才是致勝關鍵。不論如何,在一波波的量販戰火中,消費者都將是最後真正的贏家。

家樂福(Carrefour) 成立時間:1959年創立於法國 台灣家樂福成立時間:1987年(法國家樂福集團與統一企業共同成立) 台灣區總經理:吳偉生 去年營業額:約500億(新台幣) 大事紀:1999首推「天天都便宜」的承諾/2001開始推出新概念量販店,強調主題式商品陳列區/2004推出「NO.1我們的最低價品牌」/2005.7月內湖旗艦店、8月大直店開幕,台南仁德預計年底開幕,總店數將達37家,預計明年達到42家。

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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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