從「夾娃娃」機風潮看見台灣經濟的惡性循環
從「夾娃娃」機風潮看見台灣經濟的惡性循環
2018.10.04 | 策略

自從夾娃娃機風潮開始後,全台灣在短短三四個月內佈滿了夾娃娃機店。面對這突如其來的轉變,有人說這是很厲害的商業模式創新,也有人(新北市政府)對其進行控管,希望其至少退出學校周圍

當大家還在吵說夾娃娃機是否會帶壞學童,或是夾娃娃機是否已經成為新的葡式蛋塔效應時,其實我們真正應該關注的都不是這些。

夾娃娃機風潮最讓我們擔憂的,是台灣經濟環境惡化,喜歡靠創造龐大「經濟租」賺錢的台灣商人,已經快要把台灣消費市場玩垮了。

性喜「不勞而獲」,創造了龐大的經濟租

過去封建的社會中經濟的核心就是君主和地主的世襲制度。有些人天生就是擁有一切,只要每天跟封地的農工收租,就每天輕鬆度日。

二戰後,世界各地一窩蜂的擁抱資本主義(與共產主義,但那不是本篇重點)。而資本主義帶來的理想就是希望透過資本市場的流動性不斷地創造新的產業,讓財富不斷洗牌。當然,現實和理想仍有一段差距。尤其在仍然束縛於保守的家族企業文化中的國家,最後不免又綁架資本主義,回歸世襲制度的核心,唯一的不同就是從君主和地主蛻變成資方。

而在台灣,這體系是已經是長久的問題。

台灣的經濟命脈仍然在龐大的家族企業手中。台灣過去幾十年內的股王,都是家族企業拱出來的。就連現在台灣創投界的錢,多半仍出自老資本。

當然,老資本體系並非不好,問題在於許多家族企業導向的資本,最後都是選擇傳子不傳賢,再賢能也只能幫老闆的兒子女兒打工。而在閉鎖型公司法通過之前(其實通過後也沒多大變化),台灣的公司法的設計基本上就是讓資本家完全掌控所有企業,沒錢就很難有翻身的機會。

只要掌握資本,很多東西包括台灣貴得嚇死人的房地產,都可以被買斷。只要壟斷了台灣的商業資源,尤其是資本和房地產,基本上所有人要做生意都得先跟你繳保護費,這種概念就是經濟租(Economic Rent)。

經濟租本身不見得是件壞事,畢竟適量的經濟租,如對專利的法律保障,可以鼓勵資本家和創業家投入新興產業。但是,若經濟租過於龐大,將夾殺社會中下階層的生活空間、坑殺散戶資本,讓利潤落入極少數人手裡。

在台灣的經濟體中,一直都有一群人利用龐大的經濟租不勞而獲。起這頭的是台灣裙帶資本主義產出的家族企業,但是這風氣基本上是已經滲透台灣社會各階層,基本上用經濟租賺錢在台灣已是顯學。

無能跟國際競爭,只能留在家剝別人的皮

夾娃娃機店面對於的台灣的經濟而言,到底像甚麼?

是大型電玩遊樂場?是吃角子老虎?是賭場?還是夜市攤位?

從經濟上的角度來看,其實都不是。

夾娃娃機店在經濟上而言,最像的就像是台灣氾濫的百貨商場。

其實早在幾年前,就有人發現台灣有個很奇怪的現象,那就是不管是政府批下來還是民間的大型建案,搞到後面都會變成百貨公司

開百貨公司,其實本身沒有甚麼不對。百貨公司因為整合了各類設施、並且提供多樣性,會比單家商店更容易吸引人群。同時,百貨公司這產業本身也有一定的經濟租,因為只有雄厚資本、良好政商關係和不動產資源的財團,才有可能開百貨公司營業。但是,就如同上述,這是情有可原,有這經濟租,才會吸引財團去開百貨公司,讓消費人潮和商家有更多機會媒合。

夾娃娃機店在經濟上最像的就是氾濫的百貨商場

但是,問題來了:當人潮沒了,該怎麼辦呢?

正常而言,百貨公司和其中的商家會因為虧損而停止營業。通常,兩方都會另外尋找其他的更健康的商業聚落去另起爐灶。但是,若經濟真的糟到沒別的地方去的時候,又該如何?

在台灣,因為一般民眾的消費能力已經疲軟到了一個程度,使得整個商業的生態變得更畸形。

打個比方,台北的百貨公司有多少家?其實多到大家都不知道怎麼算了。

光是信義區,就有統一阪急、SOGO、明曜、貴婦、誠品,還有兩家微風。大安區有兩家SOGO、微風、明曜等。這些還是台北非常精華地段的百貨公司而已。台北幾乎每區都有百貨公司,內湖大直、中山區、士林天母、松山等,都有大型的百貨聚落。如果把轉運站、文創園區通通算進去,台北根本遍地都是百貨公司。

而台北市地價貴,跟紐約曼哈頓相比是有過之而無不及。而大家知道曼哈頓有幾間大型百貨嗎?

說真的,只有一家,那就是Macy’s。其他的百貨如JC Penney、Bloomingdales、Nordstrom、Target、Kmart等,其實都很小,很多甚至比SOGO的一個館還要小。而紐約說真的要購物,大概就是第五大道的精品街和SOHO區的設計師品牌街以外,其實購物聚落比台北少也比台北小得多。即使如此,紐約的百貨業、零售業都面臨蕭條,店家一家一家倒。

照理來說,台北的百貨商圈可以開到那麼多家,想必買氣一定很旺。但是仔細一看,紐約的平均消費金額和可支配收入本來就遠高於台北,若論及旅客人數,台灣每年全國的外國旅客大約在一千萬人次上下,但是紐約市光一個城市就差不多一千三百萬人次,後者是前世界前五大旅遊目的地。實在很難想像一個世界大都的零售業都挺不住的情況下,台北市會有需要每一區都蓋幾間大型百貨的需求。

事實上,其實台灣百貨業狀況不佳,連台北市蛋黃區的百貨店內都時常冷冷清清,但是會繼續開百貨、繼續營業的原因只有一個:因為做百貨業有很大的經濟緩衝區,零售業崩盤要痛他們也是最後痛。

怎麼說呢?

因為百貨公司說穿了,就是個房東或二房東。零售店、餐飲店裡面,就算虧損連連也還是要繳店租,而店家倒了,下一家廠商進駐繼續虧,百貨就算抽成少了,也是能照樣穩穩地收租,怎麼樣都是比自己去開店、自己去生產保險多了。

或許有人會問,那為什麼店家們不乾脆退出百貨公司呢?

答案就是:因為台灣人喜歡去啊!餐飲業倒閉潮來臨,台灣人還是一堆跑百貨美食街。而且出去外面租店面,虧錢房東也是一樣賺租金,問題還是一樣啊。

最根本的問題當然還是得回溯到台灣(尤其是台北)的房地產泡沫,大半利潤都被店租吃掉了,經濟不好生意不好做,收租金的當然最開心。之前提過百貨業的經濟租很高,基本上只有大財團玩得起來。而在這種大環境下,大財團到處開百貨吸店家的血都比自己去做其他生意還賺。

所以說,夾娃娃機是怎麼回事?

看完百貨,你再來看夾娃娃機店就懂了。夾娃娃機基本上就是有人租下店面,放入夾娃娃機,然後將機台分租出去,自己當二房東收租。

而這事當然也是有經濟租的,如果你沒有幾十萬的閒錢,基本上很難去租店面、買機台去出租。而當然來租機台的,當然清一色都是只有幾千塊、上萬塊閒錢想來買個機會的小小散戶。

而這事照理來說也沒甚麼錯,不是嗎?

問題跟百貨業一樣,就是這些根本就是沒那消費需求。而這些在充當二房東的夾娃娃機店主,早就心知肚明。夾娃娃機這東西存在多久了,何年何月曾經爆紅到需要每個街口都要開一家?

現在從台北殺到屏東,沿路到處都是夾娃娃機,而且十家裏面大概九點九家是空的。而正常的情況來講,這些通通都應該是租不出去的空店面。

說穿了,就是一群投機的店主騙其他人來租娃娃機賺錢,這產業本來根本就不可能會以現在的規模長久存在。

台灣夾娃娃機跟百貨業的氾濫,說明的是同樣一件事情:太多人想不勞而獲。經濟差的時候,原本應該去轉投資、去其他地方做生意的資本卻被拿來投資轉租事業,去剝真正在從事生產的人的皮。

百貨是財團剝店家的皮、夾娃娃機是小資剝小小資的皮,台灣經濟蕭條就剩下的這點經濟產值都被中間這些吸血鬼吸走了,請問我們經濟怎麼會復甦?我們拿甚麼去跟國外競爭?


不用敵人,自己人都先把自己人吸乾了,這才是我們要重視的結構性問題。

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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

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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。」

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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。

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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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