亞尼克6千萬豪賭YTM蛋糕提領機,背後是焦慮、膽識,還是另有目的?
亞尼克6千萬豪賭YTM蛋糕提領機,背後是焦慮、膽識,還是另有目的?

亞尼克傳出倒店潮,6家門市(嘉義中正店、台南中正店、彰化員林店、頭份中正店、新莊幸福店、南投草屯店)宣布「結束營業」,最晚營運至4/28。亞尼克官方表示,2024年調整通路策略,將以YTM第二代蛋糕自動販賣機的創新特性來擴大通路布局,持續通過智慧服務來改變通路結構,為品牌帶來新的成長動能。

亞尼克在2018年投注6,000萬元發展蛋糕自動提領機(YTM),為何要重金壓注?以下為《數位時代》於2018年7月的分析報導:

無人店風潮似乎在台灣帶起了一波自動販賣機熱潮,但就連台灣超商龍頭7-11推「智能自販機」也只先從兩台做起,資本額僅是7-11不到1%的甜點公司亞尼克卻一口氣拿出5、6千萬元,要在54個捷運站點鋪設54台蛋糕自動提領機(YTM),還承諾要在3年內完成108台。讓亞尼克重金壓注的背後,是拚搏事業的勇氣?是對未來成長的焦慮?還是有其他目的?

解決高運費、低時效問題,同時創造廣告效益並加速拓點

為什麼亞尼克需要YTM?綜合亞尼克方面的說法主要有兩大考量,一是亞尼克的招牌商品是生乳捲,佔其整體銷售額6成,但生乳捲需要低溫運送,而低溫配送的運費較高,容易讓消費者卻步。同時這也是他們在焦點團體研究中發現造成客戶流失的原因之一;第二,因亞尼克強調蛋糕必須新鮮現做,所以消費者在網路上下單後,可能還要等待5~7天才能拿到商品,速度也是一個問題。

而亞尼克方面看好,如果能在人流量龐大的捷運站設置YTM,就可以同時解決運費和即時性的挑戰。

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相比於傳統門市,YTM這樣的自動蛋糕提領機台可以幫助亞尼克加快拓點速度。
圖/ 攝影 / 賀大新

除了亞尼克提出的這兩點考量外,YTM還可能為亞尼克帶來另外兩個好處,一是實體蛋糕提領機的設置引人注目,具有廣告效果,有助於提高亞尼克的品牌認知度;第二,透過YTM取代一般門市拓點,可以省下人力招募、培訓和尋找門市地點的時間,達到加速門市擴張和營收成長的目的。

承諾3年108站,投資金額可觀

只是這個看似合理的布局,可能也存在幾點疑慮。首先就是最一開始提到的,光是第一波設置54台YTM就要得先燒掉5、6千萬元,而且這還是在沒有計入捷運場地租金和其他人事費用下的支出。再者,54台還只是第一階段,接下來他們必須在3年內將YTM布滿雙北108個捷運站。

即便YTM的軟體開發成本可能是一次性的,隨著硬體數量愈多,每台YTM的軟硬體合計平均成本可能會減少,但以54台就要5、6千萬元的規模來看,鋪設108台相信還是會是一個龐大的數字。特別是對比於亞尼克的資本額和營業額,這樣的投資無疑顯得非常積極。

當然,亞尼克董事長吳宗恩也提到,內部評估過,只要每台YTM單日賣出30條生乳捲,就可以做到損益兩平。而以亞尼克每月平均可賣出12萬條生乳捲的業績表現來看,30條似乎不是一件太困難的事。

亞尼克吳宗恩
亞尼克董事長吳宗恩表示,內部評估如果每台YTM每天可以售出30條生乳卷,就可以做到損益兩平。
圖/ 何佩珊/攝

商品單一、機台變動彈性低,還有採購頻率都可能是挑戰

只是也值得思考的是,YTM是專為生乳捲這種需要溫控、效期短,且容易損壞的生鮮商品所設計的高度客製化自動販賣機,所以機台可以提供的商品選擇性相當單一,最多只能在口味上做調整,有三種選擇。

而且生乳捲即便是亞尼克的熱銷商品,卻也還稱不上是民生必需品,再加上一次必須購買一整條的份量,逾300元的價格也不算特別低,是否有足夠的市場需求,以及消費者購買頻率夠不夠高?都是問號。

再加上消費市場的變化快速,今天的熱銷商品可能在明天就會被另一項新產品給取代,而YTM若不是採模組化設計,在機台無法輕易做彈性更動的情況下,亞尼克就會比較難因應市場變化快速調整,那就等於是在考驗生乳捲的人氣是否足夠長到可以回收對YTM的投資。

捷運各站人流不一,補貨時間也受限制

其實除了YTM這個產品本身可能帶來的限制外,亞尼克還可能面對的另一個挑戰是來自捷運公司。雖然捷運每天的人流量很大,卻不是每一個站每天都有大量人潮,因此未來3年若要在108個站點都設置相同機台,則每個站點的投報率可能會有很大的落差。

再者,為了避免對旅客造成影響,目前台北捷運公司只允許YTM在晚間有一天一次的補貨時間,也就是說,假設熱門站點在一個上午就賣完72條生乳卷,那這個站點在當天也沒辦法再賣得更多了。反之,冷門站點則是可能出現一整天連30條都賣不出去的狀況。在這一增一減之下,亞尼克究竟是賺還是賠?

此外,吳宗恩本身也提出的一個疑慮是,消費者對YTM的接受度有多高?雖然自動販賣機在台灣不算少見,但自動蛋糕提領機畢竟還是一個比較新的嘗試,或許有人會覺得新鮮有趣,但也可能讓部分消費者感到畏懼,或是有距離感。再加上生乳捲屬於生鮮食品,有食品衛生等考量,或許也更需要花時間建立消費者的信心。

亞尼克吳宗恩
亞尼克董事長吳宗恩認為,消費者信心可能會是YTM初期推廣可能遭遇的挑戰,為此他們也在食品安全方面做了很多準備。
圖/ 何佩珊/攝

是企圖心、遭遇成長瓶頸,還是資本市場考量

而在台灣零售業者普遍對新科技、新應用投資態度偏向保守的氛圍下,亞尼克面對諸多挑戰,卻還是大膽下了重注,讓人在讚賞亞尼克的勇氣之餘,也想知道背後是否有什麼急迫性的關鍵推力或拉力?

如果從設置YTM可能帶來最直接的營收成長效益這點來推測,代表的除了可能是經營者有不斷挑戰成長的企圖心外,遭遇營收成長瓶頸也或許是促使亞尼克這麼積極放手投資的原因之一。

其實吳宗恩今日受訪時就提到,今年已經半年過去了,台灣市場狀況似乎沒有他原先預期的好。而對亞尼克來說,每開一家新門市,不論獲利好壞,整體營收勢必都能因此向上墊高一些。那麼相比於拓展一般實體門市要花時間找人找地,布建YTM的速度也相對會快上許多。

除此之外,企業積極追求營收成長,積極展現成長動能,還有一個可能的原因是來自資本市場的吸力。雖然今日吳宗恩未談到亞尼克接下來是否有募資或是上市計畫,但若有這方面的規劃,則大量鋪設YTM也將有助於吳宗恩向投資人展現出一條漂亮的營收成長曲線。

關鍵字: #7-11
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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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