旅行社要開健身房？鳳凰總經理：疫情後，要有多角化經營|數位時代 BusinessNext

旅行社要開健身房？鳳凰總經理：疫情後，要有多角化經營

對以長線團體旅遊為主的鳳凰來說，邊境管制幾乎完全掐住了命脈，但國內旅遊放寬成為了救命的出口，「現在最重要的事就是衝刺國旅。」總經理卞傑民說。

多角化經營是「後疫情時代」重點

卞傑民在法說會分享鳳凰內部常講的一句話：「每過一天，就距離疫情結束又近了一天！」他提到鳳凰在「後疫情時代」的發展重點，將走向多角化經營。

除了團體旅遊的本業，鳳凰旗下還擁有子公司雍利企業，負責代理航空客貨運，目前手上有埃及航空、波蘭航空、星悅航空等，以及提供票券銷售的玉山票務等。

但比較少人知道的是，在2015年鳳凰成立子公司柏悅，以提供專業美食街商場經營與管理服務為主要業務內容，更在2018年新創「好食嗑HAUS FOOD」美食街新品牌，進駐新北市土城區日月光廣場。

加上目前規劃中的健身房事業，鳳凰正努力讓自己成為一家非典型旅遊公司。

鳳凰總經理：短期最重要的事，衝國旅

今年對所有旅行社業者來說都是不好過的一年，「雖然2020年第一季感覺有個不錯的開場，但後來遭遇世紀大災難（新冠狀病毒），真的沒有人預料得到。」卞傑民說，「從2月下旬開始，打電話進來的都是要取消、退費。」

根據鳳凰公布1-5月的營收，可以發現從2月開始急速下滑，最新的5月營收為新台幣1,062萬元，對比去年同期跌幅高達96.32%，總計1～5月營收年比下滑63.65%。

鳳凰最主要業務收入為出境旅遊（outbound），特別是「長線」的團體旅遊，以歐洲線占比最高（24.85%），其次為土耳其、希臘、埃及合起來計算的土希埃線（21.58%），然後為中國（14.3%）、郵輪（11.14%）。

目前交通部觀光局禁止出團與接待外國旅客的限制到6月30日，對鳳凰的影響十分巨大，如果沒有太大的意外應該會持續延長禁令，「樂觀一點來看，第四季也許有機會開放啦。」卞傑民說。

因此，在這段期間鳳凰也極力自救，除了4-6月董事長不支薪、管理部主管減薪3成之外，也調整上下班時間（晚半小時上班、提早一小時下班），並重新檢視過往產品進行優化與人員的教育訓練。

還有卞傑民口中最重要的優先事項：「現階段最重要的工作就是衝刺國旅。」中央流行疫情指揮中心於6月7日宣布，國內防疫解封，但邊境嚴管，讓台灣人出境旅遊年花8,000億元有機會湧向國旅市場。再加上政府的安心旅遊補助，也是政策上的利多。

「國內旅遊將是復甦的起點。」卞傑民說，鳳凰也加強國內旅遊產品的豐富度，像是專人專車的小團體旅遊、脊梁山脈的旅遊產品（阿里山、奧萬大、合歡山）、離島旅遊產品等。

責任編輯：陳映璇

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。」

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。