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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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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