營收、利潤雙雙大跌的UNIQLO,手裡還有牌嗎?
營收、利潤雙雙大跌的UNIQLO,手裡還有牌嗎?
2020.07.17 | 新零售

疫情衝擊下,所有人都知道零售業日子苦:Nike營收大跌38%宣布裁員、ZARA關閉全球範圍1,200家門市、無印良品美國子公司申請破產⋯⋯類似的消息不斷刺激著行業內外的神經。

如同一場無差別攻擊,在疫情面前,再知名的企業也逃不開業績腰斬的命運,UNIQLO當然也不例外。

7月9日,日本迅銷集團(UNIQLO母公司,以下簡稱「迅銷」)公佈2020年度前三財季(截至2020年5月底止)業績報告,情況相當不樂觀:

  • 2020年前三財季,迅銷綜合收益總額約為1.55兆日元(約新台幣4,260.8億元),較去年同期下降15.2%;
  • 經營利潤為1,323億日元(約新台幣363.9億元),較去年同期下降46.6%;
  • 母公司擁有者應占利潤為906億日元(約新台幣249.2億元),較去年同期下降42.9%。

具體到受疫情影響嚴重的第三財季,迅銷更是出現了這一時間段少見的虧損:

  • 營收為3,364.1億日元(約新台幣924.7億元),較去年同期降低39.4%;
  • 經營虧損為43.5億日元(約新台幣11.9億元),去年同期為盈利747.5億日元(約新台幣205.6億元);
  • 母公司擁有者應佔虧損為98.2億日元(約新台幣27億元),去年同期為盈利446.4億日元(約新台幣122.8億元)。

營收大跌,由盈轉虧,迅銷的這份財報令零售業瑟瑟發抖——難道連手握UNIQLO品牌的迅銷,也要因為疫情跌落神壇了嗎?

海外陰雲未散,日本又遭重創

迅銷的名字,行業外的人知道的可能不多,但若是用「UNIQLO的母公司」來形容,大部分人都會恍然大悟,畢竟這個品牌在日本的認知度實在太高了。

除了UNIQLO,迅銷還有GU、Theory、Princesse tam tam、J Brand、PLST等服飾品牌,分別是其針對不同地區市場和細分品類的佈局。目前,迅銷是亞洲銷售額排名第一的零售商,在全球市場的地位僅此於Zara母公司Inditex和H&M母公司Hennes&Mauritz。

由於UNIQLO在亞洲市場的極高認知度,迅銷的發展情況一直備受業界關注,在疫情時期更是如此。從上一財季開始,迅銷營收下滑的趨勢就已經顯現,不過彼時營收和利潤雙降的主要原因是新型冠狀病毒對海外市場的影響。

但到了第三財季(3月至5月),迅銷的日本基本盤也遭到疫情衝擊,從4月開始,日本的新增確診數大幅上升,這意味著日本也進入線下商業活動停擺的階段。

UNIQLO
圖/ 鈦媒體

具體到迅銷集團,財報顯示,從3月下旬到5月上旬,日本國內臨時停業的UNIQLO門店數一度高達311間,佔全國總門店的38.3%。同樣遭遇關店命運的還有迅銷旗下的其他品牌,以Theory為例,從4月下旬至5月中旬,Theory在日本的門店幾乎全部停業。

UNIQLO
圖/ 鈦媒體

迅銷集團的業務佈局,其中UNIQLO為主營業務,Theory歸屬於「全球品牌業務」。

從收入結構來看,日本本土市場仍是迅銷的最大收入來源。截至今年5月份的九個月裡,日本UNIQLO業務收入佔迅銷集團總收入的38.8%。在海外市場陰雲未散,日本市場又遭打擊的情況下,迅銷的收入壓力可想而知。

UNIQLO
圖/ 鈦媒體

根據財報,迅銷在第三財季的營收為3,364.1億日元(約新台幣925.4億元),較去年同期降低39.4%。其中,日本UNIQLO業務收入較去年同期下降35.5%,經營利潤更是大幅下降74%。

UNIQLO
圖/ 鈦媒體

從盈利能力上看,迅銷集團少見地在第三季出現虧損,其在該季的經營虧損為43.5億日元(約新台幣11.9億元),經營虧損率為1.3%;母公司擁有人應佔虧損為98.2億日元(約新台幣27億元),虧損率為2.9%。

UNIQLO
圖/ 鈦媒體

減值虧損是迅銷集團由盈轉虧的主要原因,由於大量門店臨時停業或營業時間縮短,迅銷虧損門店的物業、廠房、設備及使用權資產錄得了前三財季152億日元(約新台幣41.8億元)減值虧損,而該項數值於去年同期僅為20.5億日元(約新台幣5.6億元)。

UNIQLO
圖/ 鈦媒體

總而言之,因為疫情的蔓延,迅銷在全球的線下佈局成為負擔,而門店效益的恢復只能指望疫情防控取得成效。從目前的情況看,迅銷下一季度的財務表現依然不容樂觀。

迅銷面臨的情況其實是零售企業的共同困境,但外界之所以關心迅銷,不外乎想問同一個問題:迅銷擁有像UNIQLO這樣幾乎是零售業傳奇的品牌,能否在困境中有不一樣的突圍方式?

UNIQLO手裡還有牌

雖然財務指標多是負成長,但財報裡也不乏積極資訊,相比ZARA和H&M等同行,UNIQLO的境況可能沒有想像的那麼糟。

與倚重歐美市場的ZARA和H&M相比,UNIQLO的基本盤集中於亞洲地區。儘管UNIQLO也曾試圖攻入歐美市場,但從效果來看,在東方炙手可熱的UNIQLO對歐美人群的吸引力不算太大。

有意思的是,UNIQLO在歐美的「失意」,反而成了特殊時期的機遇,雖然其在美國的門店悉數關閉,但跟2,000+的全球總門店數相比,關閉五十幾家美國門店實在算不上傷筋動骨。

從財報的諸多描述來看,UNIQLO目前手中還握著兩張關鍵底牌:大中華區市場和電商渠道。

在迅銷集團的收入結構裡,來自大中華地區UNIQLO業務的收入接近總收入的1/4,僅次於UNIQLO在日本本土市場的收入比例。在財報裡,迅銷集團對大中華地區市場的描述是——「大中華地區雖錄得收益和溢利大幅下降,但在5月份則實現單月收益和溢利較去年同期雙成長,業績開始穩步回升」。

隨著疫情防控持續取得成效、各行各業復工復產,中國大陸的消費市場正逐漸回暖,這意味著UNIQLO在大中華地區的業務很可能成為其在下一財季的重要支撐。

除了來自大中華區市場的可能性,UNIQLO在線上渠道的表現同樣可圈可點:

  • 在日本本土市場,UNIQLO的線上銷售額較去年同期成長47.7%,毛利率較去年同期改善3.3%,這與UNIQLO在疫情期間未推出太大折扣有關;
  • 在海外市場,UNIQLO透過加強網路行銷、推出免費送貨等措施,線上銷售額同樣錄得成長。
  • 在拓展線上渠道方面,UNIQLO的態度一向積極,以其在中國大陸的市場表現為例,除了入駐天貓平台時間早,UNIQLO還深入參與了電商狂歡節,並提供「線上下單、門店取貨」等服務,打通線上和線下。此外,UNIQLO對小程序等新渠道的反應同樣敏捷。

除了UNIQLO,迅銷旗下的其他品牌也在持續打通線上和線下。以Theory為例,除了上線中國的天貓奧特萊斯店,Theory在今年5月還升級了會員積分體系,即無論是在線上還是線下消費都將獲得積分,試圖協同線上、線下資源的意圖十分明顯。

相比同類零售企業,由於中國市場前景穩定,加上線上銷售的持續滲透,迅銷無疑在競爭中得到了一定的時間窗口。自4月起,迅銷在港股的股價持續回升,很顯然,市場對擁有UNIQLO的迅銷懷有信心。

迅銷
圖/ 鈦媒體

疫情讓零售業遭遇滅頂之災,但和一眾黯然退場的快時尚品牌相比,UNIQLO在逆境裡握著相對好的手牌。這場危機將如何影響服裝業格局,UNIQLO、Zara和H&M的地位是否會迎來改變,趨勢在不久後或將更加清晰。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:鈦媒體

關鍵字: #UNIQLO #武漢肺炎
往下滑看下一篇文章
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

qnap2.jpg
威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

qnap3.png
「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓