被疫情「推了一把」的火鍋外賣,成了網紅餐飲品牌的一道考題
被疫情「推了一把」的火鍋外賣,成了網紅餐飲品牌的一道考題

大年初一,湊湊內部拍板決定做火鍋外賣。

三週後,湊湊的火鍋外賣業務在中國北京的6家門市正式試點上線。

編按:湊湊,為中國餐飲集團呷哺呷哺創立的台式吧台小火鍋品牌,目前於北京、上海、深圳、杭州、香港等地,共有約100間門市。

「確實是疫情催促了我們快點把這個事完成,」負責此次火鍋外賣業務統籌的湊湊CMO楊婷婷告訴虎嗅,「原先有在思考怎麼做(火鍋外賣),但沒想到會這麼快。 」

2019年底,湊湊在上海開出第100家門市。按照品牌成立三年半來計算,湊湊平均13天就開出一家門店;在2019年,開店速度更是達到了7天/家。儘管一直提供茶飲外賣,但對忙著在線下迅速拓店的湊湊來說,火鍋外賣還沒有正式排上日程。

疫情打亂了許多安排。楊婷婷說,除中國武漢市內3家門店在1月23日當天就已閉店外,湊湊大部分門市後續都配合當地政府或購物中心的要求,停止提供堂食服務,閉店比例在50%以上。

在意識到疫情帶來的嚴重影響後,對湊湊來說,外賣就成為了必須馬上要做的業務——這也是許多火鍋品牌的下意識反應。

2月13日,巴奴毛肚火鍋於中國鄭州、中國邯鄲上線火鍋外賣服務,後陸續在中國北京、中國上海、中國無錫等地區上線。

對視火鍋如命的川渝人來說,更是難以承受這麼長時間不能吃火鍋。2月13日,重慶市火鍋協會梳理出了重慶35家推出外賣的火鍋品牌,總共72家門市。家庭、個人、企事業單位均可訂餐,團體訂餐則需提前一天訂餐。配送方式可以選擇第三方無接觸配送或團餐自取等。

此外,2月15日起,海底撈外送也開始逐步恢復營業,海底撈方面表示,目前已升級為「安心送」,支持「無接觸配送」,暫不提供入戶服務與鍋爐具的租賃使用。

對在家饞著火鍋的消費者來說,能大飽口福當然是好事;但對餐飲企業來說,這被疫情「推了一把」的火鍋外賣成為了一道考題。由於火鍋屬於生食外賣,對配送的要求較高,在資源匱乏的情況下,該怎麼解決食材、包材、配送、員工培訓等多方面的問題?

在家吃火鍋,怎樣才能像在店裡一樣?

目前,湊湊的火鍋外賣依託於新上線的小程序「湊湊Get」。為了備餐方便,現在只售套餐,分為2~3人餐與4~5人餐,價格分別為388元(約新台幣1,681元)與588元(約新台幣2,548元),但現階段會員有7折優惠,算下來價格在270元~410元(約新台幣1,170~1,776元)。套餐中囊括了門店中人氣較高的產品,但不含鍋具。整體來說,延續了湊湊堂食的較高客單價,消費者還可以同步下單茶飲。

從2月17號上線到今天,湊湊陸續在北京的14家門市(除門頭溝等偏遠地區)上線了火鍋外賣服務。楊婷婷表示,3月份還將往更多的城市去推外賣服務,同時,湊湊也在找合適的鍋具供應商,預計未來會隨外賣提供鍋具。

「外部資源短缺是我們在過年期間啟動這個專案的最大挑戰,」楊婷婷說,「包括包材、系統對接等等。」

由於過年期間所有的工廠處在停工狀態,想要定製品牌專屬包裝基本不可能。此外,食品的包裝也並不簡單,食物接觸材料都需要經過相關單位的安全檢驗過關才能使用,而此前湊湊店內的打包材料則以茶飲外賣所需材料為主,僅含少部分打包盒。

但湊湊的優勢是,背靠呷哺呷哺集團。據楊婷婷的介紹,呷哺本身就在做外賣業務,湊湊為了緊急上線外賣,使用的其實是呷哺原有的餐盒,也因此省去了檢驗的步驟,再透過腰封等方式為湊湊品牌做露出和形象展示。

對於需要保持溫度的餐點,湊湊緊急採購了一批金色的保溫袋(為了與原有的企業色進行呼應),再用大的不乾膠去封裝,最開始的一批甚至是純手工加工的。

火鍋
圖/ 虎嗅網

從包裝上的「折騰」就可以看出,對湊湊這樣一個客單價較高、強調氛圍與體驗感的中高端的火鍋品牌來說,怎樣保持品牌形象、怎樣提供給顧客不亞於堂食的感受,是籌備外賣的過程中最頭疼的問題。

比如,湊湊堂食中最為花俏、精緻的擺盤在外賣裡只能變成規規矩矩的小盒子;農曆新年前上線的新品「企鵝丸」因為其「站」在鴛鴦鍋中間「跳水」的短影音在抖音上爆紅,一時之間成為爆款,但這樣在堂食過程中才有的體驗感難以複製到家裡來。

此外,火鍋這個品類在外送上的要求也比較高。火鍋的外賣菜品均為生鮮,因此不能混送、對溫度的要求(保溫或保冷)嚴格,湊湊目前與專業騎手公司合作,現階段是順豐,未來可能接入更多的騎手公司。

但好在,顧客目前需求的強烈程度或多或少抵消了部分堂食與外賣的差異感。於是接下來的問題就變成了——怎樣更快速地、供給到更大的市場?

除了很快要在更多城市上線外,楊婷婷表示,未來火鍋外賣也會接入美團、餓了麼等第三方平台,但與大平台的系統對接需花費的時間更長。

該怎麼迎接反彈?

1月23日,在武漢宣布封城的當天,湊湊馬上成立了疫情應對小組,高層開始每天早上固定開會。除了忙碌於外賣業務以外,疫情期間還有很多問題要解決。

比如食材。同樣由於背靠呷哺集團,湊湊擁有比較良好的供應鏈能力,早期就對於部分過剩食材進行了退貨及訂貨量的調配。對於那些保質期短的食材,則做了「公益送」,或在每家門店的粉絲群裡售賣,讓消費者來門店進行自提。

而在員工方面,湊湊表示目前沒有削減員工工資的計劃,並在疫情蔓延期間面向員工做了多種培訓課程。

首先,對於門市店員來說,此前從來沒有過做火鍋外賣業務的經驗,因此需要迅速進行相關培訓;其次,面向前線員工,湊湊提供主要關於服務的培訓,即一線員工該怎樣向顧客提供更好的服務,高管層面則在接受領導力相關的課程。

火鍋
圖/ 虎嗅網

楊婷婷認為,這些培訓「都是對長久業務有幫助的」,在她看來,當疫情結束時,餐飲業將會迎來V形的反彈,重點是在這段時間裡做好準備去抓住這個V形反彈的契機。

湊湊方面表示,目前還不便透露火鍋外賣業務能在營收上帶來多大程度的彌補,但在準備外賣業務的過程中,發現消費者的消費需求正在逐步積蓄。

在等待需求釋放的時間裡,幾乎所有的火鍋品牌都忙著做外賣、開源節流,被疫情「推了一把」的火鍋外賣能否圈住核心粉絲、維持住消費者與品牌之間的黏性,就要等待V形反彈來臨後的行業洗牌期來揭曉答案了。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:虎嗅網

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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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