撐不到轉盈!智慧物流新創「掌櫃」無預警停業,全台1,371處據點收攤
撐不到轉盈!智慧物流新創「掌櫃」無預警停業,全台1,371處據點收攤

生活雖逐步解封,但又有一家新創不敵疫情衝擊。

主打「掌握生活,隨觸可及」的智慧配送服務新創「掌櫃智慧生活」9日意外宣佈將終止服務、於6月20日起暫停營運,該消息事出突然,讓許多老用戶感到詫異。

i郵箱與超商物流夾擊,掌櫃難以達成獲利

主打櫃到櫃、櫃到宅,24小時收取件的智慧物流新創服務「掌櫃」,2016年9月創立,雖與順豐、宅配通、嘉里大榮三家物流業者合作,不自建車隊以輕資產方式營運,但受到疫情及便利超商店到店物流服務分食大餅,郵局也積極搶進,逐年擴大「i郵箱」服務力道,掌櫃員工透露,轉盈目標遲遲無法達成,一直撐得相當辛苦。

掌櫃-1.jpg
掌櫃在官網宣佈即將停止營運。
圖/ 掌櫃

掌櫃官方指出,「過去曾希望新模式能改變台灣消費者的使用習慣,但受到整體大環境的影響,無法達成損益兩平的目標;雖萬般不捨但不得不忍痛作此決定,後續事宜均將依法保障員工與消費者的權益。」

根據官網顯示,櫃到櫃的郵寄服務,掌櫃中型(34x20x41公分)的物件,運費約55元,而郵局約要70元,掌櫃相對具價格優勢。

隨掌櫃宣佈停止營運,將是繼2017年3月「快取寶」倒閉後,又一個智慧物流服務公司消失。掌櫃先前做許多公益活動,頗受消費者好評,比方心怡舊衣回收及送舊鞋等,結束營運消息一出,也讓消費者大嘆可惜。

無預警宣布停業,合作方措手不及

掌櫃目前資本額3億元,負責人為孟廣宬,目前在全台總計放置了1,371處據點,最主要場域為美廉社,小北百貨及私人社區次之,為了提供更多服務,也成立掌櫃商城販賣生活用品,此次無預警宣佈停業,連合作方都措手不及,事前不知情。

事實上,智慧物流櫃要如何規模化並成功獲利,始終是一大難題。宅配通總經理徐慶懿表示,由於智慧櫃本身不便宜,擴點時的成本相當高。倘若使用者數量不夠,無法達成綜效的話,非常難以獲利。

「一般來說,智慧櫃主要可以解決『再配』(宅配到府時收件人不在家)的問題。」然而在許多超商如全家開始提供同樣的服務時,智慧櫃的密度也很難與遍地皆是的超商比拚。

徐慶懿強調,如果智慧櫃的服務對宅配業者來說夠經濟實惠,自然是樂觀其成。但他也認為,像智慧櫃這樣的服務,其實最適合由政府統籌規劃、或者是由各大貨運業者一同籌辦,才能有更好的規模與效益。

「以中國而言,他們的智慧櫃就是四通一達(註一)五大貨運業者一起出來做。單獨一間來做,還是比較困難。」徐慶懿說。

DHL國際快遞與中華郵政i郵箱攜手 年底前突破100據點.jpg
掌櫃終止服務後,i郵箱成智慧物流櫃龍頭。
圖/ DHL

掌櫃終止服務後,市場上主要就剩下郵局的「i郵箱」。i郵箱目前在全台設置超過2,000多處,提供消費者自助取寄物件的服務。但由於郵局也有自有物流車隊,與其他貨運業者處於競爭的狀態下,未來要如何在「i郵箱」上進行合作,還有待觀察。

「謝謝您三年多來一路的支持,掌櫃智慧生活有限公司將在109/06/20終止服務,掌櫃智能櫃有幸參與並見證了智慧物流產業的發展,為擁有這份特殊的付出深感榮耀。」這是掌櫃留在官方粉絲團最後的告示。

註一:為圓通、中通、申通、百世匯通、韻達五家快遞業者通稱。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #智慧物流
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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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