LINE聯手「有無外送」搶攻雙北食客,贏得過Uber Eats、foodpanda嗎?
LINE聯手「有無外送」搶攻雙北食客,贏得過Uber Eats、foodpanda嗎?

疫情底下,餐飲外送、外帶商機崛起,就連LINE也打算加入戰局。宣布跟外送國家隊「有無外送」合作,在去年推出的新服務LINE SPOT中,新增外送服務。

先前,英國倫敦起家的外送平台戶戶送(deliveroo),無預警宣布退出台灣市場,加上Uber Eats、foodpanda空腹熊貓雙雄競爭,LINE的外送服務,又該如何拉開與對手的區隔?

延伸閱讀:戶戶送無預警退出台灣市場,背後可能跟這2大因素有關

LINE參戰外送!餐廳數逾2,600家

要在LINE叫外送,可以從任何一個聊天室下方選單,或LINE首頁進入LINE SPOT 的外送專區,系統會以距離為排序基準,列出用戶所在地附近店家,完成訂餐後,會由有無外送負責送餐。

不只是外送,上個月就在LINE SPOT中,新增「點餐外帶」功能,與12CM(睿鼎數位)、快一點、肚肚等數位平台系統業者合作,開發點餐外帶系統,由3家業者合作提供串接的店家名單與資訊。

LINE 外送
LINE首頁進入LINE SPOT 的外送專區,完成訂餐後,會由有無外送負責送餐。
圖/ LINE

民眾可以在支援點餐外帶的店家點餐,線上完成付款,再到餐廳取餐,減少接觸。LINE台灣總經理陳立人表示,從4月7日上線以來,在只有500家合作餐廳的情況下,已成功媒合上千筆訂單。

這個月將再新增800家點餐外帶餐廳,加上有無外送平台上的1,300家餐廳,LINE SPOT平台上的的餐廳總數(外帶+外送),已經超過2,600家。

抽成低、無上架費,有無外送助餐廳度過疫情

LINE之所以加入外送戰局,總經理陳立人表示,主要原因是疫情發展下,維持社交距離、減少近距離接觸,人們的生活已經發展出不一樣的型態。

「過去大家可能重視餐廳體驗,現在外送外帶成為迫切需求,」陳立人回憶,三月開始,就找上有無外送開始談合作。

之所以看上有無外送,其中一個原因,是有無外送本身是經濟部為了協助餐飲業者紓困,成立「外送國家隊」的成員之一;另一個原因,是看中有無外送深耕區域的策略。

LINE 外送
「過去大家可能重視餐廳體驗,現在外送外帶成為迫切需求,」LINE台灣總經理陳立人說。
圖/ LINE

有無外送是信義房屋旗下子公司,跟其他外送業者不同,服務重心放在雙北,訴求是社區經濟(Location Base Economy),專攻小規模地方社區外送,發展獨有的區域生態系,平台上可以看到不少獨有的在地商家。此外,旗下的司機是有底薪的,因為小範圍經營,強調送餐品質優於其他競爭者。

過去許多餐廳不願意加入外送平台,是因為30%的高抽成讓人卻步,為協助商家度過疫情難關,有無外送強調合作商家不綁獨家、無上架費,且前三個月將抽成降低到15%。

雖然有無外送副總經理劉育榮直言,抽成降低:「 真的是做一單賠一單。 」他認為當前的目標,是先協助商家度難關,長遠看與LINE合作,是看上平台的高流量,希望疫情趨緩後,能透過LINE的行銷資源,協助商家增加訂單跟長期獲利。陳立人觀察:「把利潤空間留給店家,才是健康商業模式。」

陳立人認為,LINE SPOT是以「位置概念」為核心,與有無外送經營社區的策略相同。不過,服務推出初期,仍以雙北地區為主,針對未來拓展規劃,劉育榮認為,有無目前就算在雙北,也並非每個行政區都有涵蓋,「外送平台都會區使用較高,現階段目標放雙北,」打好基礎後,才會考慮往其他縣市拓展。

生態系撐腰,LINE進軍外送有2優勢

LINE投入外送最大的競爭優勢,共有兩點。首先,是LINE背後的生態系,可以提供加值服務;第二點,只要手機中有LINE,就可以直接點外送,不必下載App、註冊會員,LINE在台灣有2,100萬用戶高滲透率,有機會吸引沒叫過外送的用戶嘗試。

LINE目前的策略,是推動虛實融合OMO(Online merges with offline),將LINE打造生活娛樂的入口。在台灣市場中最具體的作法,是去年推出的LINE SPOT,這項服務有點像Google Maps,整合實體商家的資訊卡。

LINE 外送
策略上,會透過第三方合作方式,將合作夥伴的服務,整合到LINE SPOT平台上。TaxiGo、台灣代駕、肚肚等都已完成串接。
圖/ LINE

策略上,會透過第三方合作方式,將合作夥伴的服務整合到LINE SPOT平台。TaxiGo、台灣代駕、肚肚等都已完成串接,用戶只要點選商家資訊,就可以看到裡面有沒有串接這些服務。

使用情境上,除了外送、外帶,也能直接叫LINE TAXI前往用餐,若有飲酒,同一個頁面也可以叫台灣代駕,整合生態系中合作夥伴,線上線下的服務。

最新加入的成員「有無外送」,目的是補上LINE生態系中「外送」的服務,與其他服務相互搭配。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #LINE #外送服務
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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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