《產業領袖觀點》商機上看800億元!寶雅跨界五金市場,董座陳建造心中有哪4個對策?
《產業領袖觀點》商機上看800億元!寶雅跨界五金市場,董座陳建造心中有哪4個對策?

2019年的美中貿易戰、2020年的新冠肺炎(COVID-19,俗稱武漢肺炎)疫情肆虐,黑天鵝漫天飛舞,疫情後,人類生活如何被影響?企業該如何擬定新對策?《數位時代》編輯部精選各企業領袖年度致股東報告精華,跟讀者一起聽各產業領袖洞見,迎接未來。

寶雅將於6月13日開幕台北東區第二家門市,插旗零售百貨激戰區,寶雅喊出今年寶雅與寶家兩品牌門市合計衝上280家目標,比2019年底235家大幅新開出45家,寶雅董事長陳建造的4大數位轉型計畫是什麼?

陳建造指出,寶雅目前為美妝雜貨通路第一名,未來將持續展店,提升滲透率,對於2019年新跨界設立五金百貨通路「寶家」,他首度秀出數據,指出2018年與2019年台灣居家修繕零售用品銷售市場高達858.32與809.34億元,潛力極大。

他指出,「 台灣人在五金市場需求無限,但選擇有限, 」因此寶家的設立,將是要致力提供顧客一個專業、温暖和可以逛的五金百貨。

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不同於以往寶雅考量店租多選地下室的台灣北部開店策略,這幾年來選在市區街頭、精華地段開店,提升品牌形象。圖為與饒河街夜市一街之隔的寶雅生活館松山饒河店。
圖/ 維基百科cc by Solomon203

陳建造說,寶家將打造輕鬆上手,人人都能自己動手DIY的五金百貨,透過簡單改造,體驗生活品質及樂趣,讓每一位顧客都能感受「家」的溫度,讓「平價、簡易、便利」成為經營核心理念。

截至2019年底止,寶雅全國總店數達235家,其中寶雅230家與寶家5家,2020年寶雅將開出20家,使家數增達250家,五金百貨品牌寶家則將開出25家,總數來到30家,兩品牌總店數將來到280家店。

陳建造也透露寶雅經營四大方針:(一)積極佈局,持續展店、(二)深耕品牌,優化賣場、(三)多元活動,提升競爭、(四)商品管理,空間利用。

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寶雅董事長陳建造(左)。
圖/ 本刊資料

以下為《數位時代》編輯部精選摘要陳建造致股東經營報告書精華:

2019年受貿易戰影響,全球經濟表現不佳,上半年中美貿易戰影響全球企業信心,營運決策趨於保守應對,企業採購與投資意願降低,連帶衝擊新興市場及開發中經濟體。

自第3季起,隨貿易戰影響加劇,各主要經濟體紛紛祭出相對寬鬆之財政政策及貨幣政策,以維持下半年之經濟穩建,民間消費部分,台灣受惠基本工資持績調升、政府政策與貿易戰,促使台商回台投資增加,有助於穩定國內就業環境和持續帶動民間消費增長,行政院主計處統計2019年台灣經濟成長率為2.71%。

由於新冠肺炎疫情衝擊全球供應鏈及最终需求,影響到台灣民間消費及服務輸出,對影響約一個百分點,考慮纾困方案挹注、主計處預估2020年GDP有進一步下修的空間。

面臨外部多變環境所帶來的衝擊,寶雅不斷透過市場定位差異化、提升服務力及發展高品質商品,並致力提升營運績效,在全體經營團隊及所有同仁的努力下,截至2019年底止全國總店數達235家,其中包含寶雅230家與寶家5家,總營業收入淨額和稅後淨利達158億元與19億元,分别再創歷史新高纪錄。

經營方面,寶雅持續透過賣場優化、商品豐富陳列,打造出具「美麗、流行、精彩」活化性的賣場,除深耕寶雅文化品牌價值外,亦進一步追求商品品質價值,以提供高性價比(C/P值)商品為我們的核心經營概念,提高顧客滿意度:因應平價時尚消費風潮,我們不定期推出促銷價格及活動來回饋顧客,增加顧客購物優惠的平價感受與購物樂趣,並持續催化服務顧客力、定期追蹤會員消費行為狀況,維繫顧客终身價值。

四大經營方針:

(一)積極佈局,持續展店
寶雅目前為美妝雜貨通路第一名,未來將持續展店,提升滲透率,並於2019年新增五金百貨通路「寶家」。致力於打造輕鬆上手,人人都能自己動手DIY的五金百貨,透過簡單改造,體驗生活品質及樂趣,讓每一位顧客都能感受「家」的溫度,秉持零售業起家一貫地服務精神,以「平價、簡易、便利」為核心「寶家」因此而生。

根據財政部統計資料,2018年與2019年全國居家修繕零售用品銷售總額為858.32與809.34億元。寶家清楚知道國人在五金市場需求無限,但選擇有限,因此致力提供顧客一個專業、温暖和可以逛的五金百貨。

(二)深耕品牌,優化賣場
秉持寶雅的核心精神,「 美麗、流行、精彩」,我們持續深化品牌形象、門市結構美化與多元媒體平台露出,更進一步推出多樣數位化活動,讓顧客感受到嶄新的寶雅。我們亦將不斷創新經營理念,打造更舒適便利、商品多樣化的賣場,創造顧客在寶雅輕鬆愉快的購物體驗,引領寶雅公司進入數位化新紀元。

(三)多元活動,提升競爭
透過瞭解顧客需求與市場定位,寶雅利用卓越優勢創造品牌價值,異業結盟拓展客源,推出多元化活動與行動支付,強化競爭優勢,塑造寳雅獨特賣場體驗與銷售賣點,進而帶動營收與獲利成長。

(四)商品管理,空間利用
透過強化商品競爭力,並強化品類深度,增加商品線的完整度與流暢度,有效管理各分店存貨及上下貨架流程,期能優化作業程序並貼近各種不同層級的消費需求,增加不同領域的消費契機,進而於各品類深耕取得領先地位。

我們將持須朝「 成為顧客更喜歡的寶雅 」之目標邁進,希望寶雅所提供的商品與服務,能成為顧客消費需求的優先選擇,並持續落實環境、社會舆公司治理等永續精神,以成為持續成長、永續經營的企業。

延伸閱讀:從粉領市場做到男人生意,又趁疫情挺進蛋黃區!寶雅為何老做「大家想不到的事」?

責任編輯:陳映璇

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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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