紐約必吃漢堡店Shake Shack到底在紅什麼?2大新科技抓牢消費者的心
紐約必吃漢堡店Shake Shack到底在紅什麼?2大新科技抓牢消費者的心

無論晴雨,座落於美國曼哈頓市中心麥迪遜廣場公園中央的那家漢堡店,總是有著長長的排隊人潮準備買一個好吃的漢堡。2004年,紐約餐廳大亨Danny Meyer參與麥迪遜廣場公園重建計畫,在公園中央開了一家賣漢堡、熱狗、奶昔等經典美國食物的小攤販,因為逐漸受到消費者歡迎、排隊人潮不斷,Shake Shack開始在紐約市各處設立分店。

於2010年起更開始擴張至其他州別、國家,至今,Shake Shack在全球已經有136家分店,在韓國首爾、日本東京、英國倫敦、土耳其伊斯坦堡、俄羅斯莫斯科等城市都可見蹤跡。而2015年初,Shake Shack也以每股21美元價格公開上市,目前股價翻倍達到每股46美元。傳聞Shake Shack也將在2018年進駐台灣。

Shake Shack
由紐約市公園內攤販起家的美國漢堡店Shake Shack,現在已經成長至國際遍佈的知名品牌。

如果說美國西岸有IN&OUT稱霸,那麼東岸的代表就是Shake Shack了!被問到為什麼Shake Shack能成為紐約必吃漢堡、每天吸引大排長龍顧客的秘訣,Shake Shack創辦人Danny Meyer說:「歡迎顧客的態度,遠比好吃的食物重要。」當然如果食物不好吃,顧客也絕對不會再訪,他補充道。

引進科技,讓員工的雙手空出來服務

實際上,Shake Shack跟一般漢堡店很不一樣。除了強調用健康的原料製作料理,Shake Shack更在品牌、包裝等各處強調永續性,符合現今18-34歲消費族群的價值觀念,成功獲得市場歡迎,打出一條不同以往的「速食」餐廳概念。

除此之外,他們更積極擁抱科技,不僅開發行動App讓顧客自動點餐,也運用聊天機器人(ChatBot)在Facebook Messenger與Twitter Direct Message與顧客互動,其中包括300個Shake Shack顧客常見問題,像是漢堡原料、店面營業時間、特色餐點等資訊,也能幫助使用者快速找到離他最近的Shake Shack據點。

Shake Shack Kiosk
Shake Shack在今年底新店面導入自動點餐機,去除收銀員職位,讓員工更專注在顧客上。

今年10月,Shake Shack也在紐約市Astor Place新店面開始設立無人自動點餐機,取代收銀台的人力安排,讓消費者用自動化的方式點餐、以信用卡結帳、餐點完成收到簡訊再到櫃台取餐。在美國,目前導入自動點餐機器的大型速食店只有麥當勞與溫蒂漢堡,Shake Shack也算是嘗試此科技的先驅之一。

速食產業中,常認為自動點餐與付費機器,是取代收銀員的策略,為了減少人力與勞力成本的體現。然而,Shake Shack引進自動點餐機,並不是為了取代部分員工,反而是希望科技元素能「讓廚房員工更專注於食物料理、前台人員能更專注在顧客身上。」Shake Shack執行長Randy Garutti在宣布導入機台時,這樣說道。

會有這樣不同的思維,源自於Shake Shack獨特的品牌經營態度與價值。

員工、顧客最重要,投資者排最後

創辦人Danny Meyer打造Shake Shack時,為這個品牌設定了一個中心主旨——讓人愉悅的待客之道,為此,他將幾個元素排了優先順序:首先是員工,接著是顧客,其次依序是周圍社群、供應商,最後才是投資者。

Shake Shack
Shake Shack管理價值中,最重要的元素是員工,接著依序是顧客、周邊社群,最後才是投資者。

Shake Shack給予員工比紐約市基本工資還要高的薪資,每個全職員工更有獲得Shake Shack股票的機會。除了薪資實質的獎勵以外,Shake Shack也給予員工創新、領導的自由,舉例來說,執行長Randy Garutti曾為打造餐廳氛圍議題苦惱,該設立個桌球桌還是烤肉架,給予顧客休憩的氛圍,一位主管走進來提出掛名Shake Shack的音樂聚會,邀請樂團演唱,他的意見立即被採用。

而顧客的直接感受將取決於員工對待顧客的態度。Shake Shack致力營造「慷慨溫暖的前導印象」,盡可能地照顧每個顧客的需求。這樣的價值觀,打造了Shake Shack的熱情好客氛圍,讓客人走進Shake Shack,就像走進好朋友家中吃飯一樣。創辦人Denny Meyer稱這是「精緻的休閒(Fine-Casual)」,「Fine-Casual是結合高級餐廳的精神與口味,加上速食體驗而成。」

這樣的經營態度,成功讓Shake Shack在短時間成為國際知名的餐廳品牌,總是吸引大排長龍人潮,也是因為這樣的品牌價值,讓他們對新的科技元素,擁有不同的看待方式以及應用態度。

善用科技創新,打造不一樣的概念店

「人們總是先入為主地把自動點餐機與輕忽員工劃上等號。」創辦人Denny Meyer說,但自動化這件事,是時代潮流、消費趨勢,採用這樣的新科技,是因應需求。餐廳該怎麼隨著新科技更換經營策略、改變員工管理方式,才是Shake Shack隨著時代潮流變化所關心的重點。

這也是為什麼Shake Shack只先在一家新店面導入自動點餐機,而不是像麥當勞一樣,在一年內一次導入2,500台自動點餐機,只為了加速餐點準備速度、重新分配人力。

因此,位於Astor Place的新店面將會被Shake Shack視為「遊樂場」,透過科技元素的進駐,來測試、學習顧客需求轉換後的樣貌。

Shake Shack
Shake Shack下一步除了繼續擴張國際市場外,將瞄準食物外送增加盈利。

而在未來,Shake Shack則將下一個提升銷售的機會瞄準在食物外送市場。美國市場內的外送服務正隨著App的普遍不斷普及,許多一般餐廳都透過外送平台Seamless、UberEats等增加顧客人數與業績。Shake Shack也與DoorDash、Caviar等平台推出試驗性合作,未來打算提供創新的食物包裝方式以及快速的行動點餐外送服務,來透過數位工具帶領業績成長。

資料來源:EaterTechemergenceUSATodayCNBC(1)CNBC(2)NYPostRefinery29QSRMagazineCBSNewsFast Company

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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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