3倍不夠看?寶島眼鏡揪本土品牌發「十倍券」,目標創造300億元商機
3倍不夠看?寶島眼鏡揪本土品牌發「十倍券」,目標創造300億元商機

寶島眼鏡於今(14日)宣布,攜手橫跨4大產業的9大品牌,共計千家門市合作推出「十倍振興券」,適用品牌包含寶島眼鏡、阿瘦皮鞋、新東陽、春水堂、台隆手創館、吉豚屋、湯姆熊歡樂世界、杏一與大樹藥局。

十倍振興券
寶島眼鏡總經理蔡宜珊表示:預計將發送100萬份十倍振興券,希望能創造300億元的價值。
圖/ 陳君毅攝

「十倍振興券預計發送100萬份,希望能帶來300億元的振興商機,也希望可以讓人流重新回到各品牌的門市。」寶島眼鏡總經理蔡宜珊說。

註:300億元計算方式:十倍振興券最高回饋30,000元、共計發行100萬本振興券。

兩週敲定合作細節,9大品牌合力推動十倍振興券

在政府宣布振興券上路的同時,寶島眼鏡就在思考如何最大化政府的美意,「6月底我們的振興券就送印了,準備與企劃的時間只有2個星期,還有很多品牌來不及加入。」蔡宜珊說。

十倍振興券
十倍振興券的合作夥伴包含寶島眼鏡、阿瘦皮鞋、新東陽、春水堂、台隆手創館、吉豚屋、湯姆熊歡樂世界、杏一與大樹藥局。
圖/ 陳君毅攝

而蔡宜珊也分享了找尋合作夥伴的準則:「除了原本寶島眼鏡就有在合作的品牌之外,我們廣邀門市遍布台灣、深耕台灣的品牌,並瞄準不同的產業別但理念相近的夥伴,來滿足消費者不同層面的需求,」

9大合作品牌的門市共計超過千家,寶島眼鏡旗下的寶島、文雄、鏡匠也都投入其中但寶島旗下還有瞄準年輕、快時尚的眼鏡品牌SOLOMAX與精品時尚眼鏡品牌米蘭與La Mode,並不在此次十倍振興券的合作之列,「合作的目標是門市要夠,還有很多在孵育的小嬰兒,還不敢端上檯面。」蔡宜珊說。

寶島眼鏡為全台最大的眼鏡通路商,直營店數超過350家,於1996年上櫃,陸續併購了文雄、鏡匠眼鏡,並推出瞄準不同客群的眼鏡品牌,如走精品路線的米蘭與La Mode眼鏡,以及進駐東區等商圈的快時尚眼鏡品牌SOLO MAX,目前市佔率約2成。

消費者如何使用「十倍振興券」?

寶島眼鏡等9大品牌推出的十倍振興券全為紙本,使用方式雖然各家品牌略有不同,但大多是「拿著振興券到門市消費」即可獲得,並採不記名使用,預計將發送100萬份紙本,使用期限為7月15日至12月31日。

4. 7月15日起消費者持三倍振興券至寶島眼鏡品牌門市消費後,即可獲得「十倍振興券」,各品牌兌換及優
圖/ 寶島眼鏡

以寶島眼鏡為例,只要進入旗下寶島、文雄、鏡匠眼鏡,以振興券消費即可獲得1本十倍振興券,內含9大品牌的優惠內容,而寶島眼鏡的配鏡整付現折500元也可馬上使用。

9大品牌包含:寶島眼鏡、阿瘦皮鞋、新東陽、春水堂、台隆手創館、吉豚屋、湯姆熊歡樂世界、杏一與大樹藥局,各家皆有不同的優惠內容,如新東陽為部分產品第二件打折、春水堂與吉豚屋是消費滿額送禮等。

9大品牌優惠內容各不同

寶島眼鏡:

配鏡整付現折500元、滿5,000元折1,000元,購買GUCCI、PRADA與Tiffany & Co.等國際名牌眼鏡8折再現折1,000元,消費滿萬最高可現折4,000元。海昌隱形眼鏡全商品滿額現折100元及mima女主角彩日拋買1盒送1盒。

阿瘦皮鞋:

推出持政府的三倍券可享全館鞋包商品第2件300元,憑此本十倍券亦可同享上述優惠,還可領限量門市來店禮、免費動態足壓量測贈健康襪乙雙等活動,數量有限。

新東陽:

滴雞金禮盒特價1,680元現省900元,肉鬆蛋捲任選第二件只要20元,鮭魚鬆與牛肉乾等推出第二件30元的優惠。

春水堂人文茶館:

推出單筆消費滿899元,可免費兌換小杯珍珠奶茶等經典茶飲。

吉豚屋:

單筆消費滿399即贈腰內豬排乙份。

杏一醫療用品:

指定護具類85折,並加碼回饋300元折價券。

台隆手創館:

持券單筆消費滿3,000元送400元滿額抵用券,此外7/15至8/31加入電子會員單筆消費滿500元贈限量精美小禮物。

大樹藥局:

購買萊潔口罩送50元折價券,另娘家保健食品、婦嬰品牌:小獅王、貝親、Chicco及滿意寶寶紙尿褲等亦推出滿額贈與現折的獨家優惠。

湯姆熊歡樂世界:

憑券獨享半價入會折扣,以及兌幣300元加送50元代幣、兌幣500元加送120元。

責任編輯:張庭銉

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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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