為何飲料第二杯半價並沒有省到錢?
為何飲料第二杯半價並沒有省到錢?

不知道大家平常上班前,會到便利商店買一杯黑咖啡嗎?有時也會碰到店員貼心詢問:「第二杯半價」,要不要寄杯?通常大家對於這種優惠鮮少會Say No,畢竟按正常邏輯思考,如果確定天天會喝,當然有省到沒錯,但是你真的天天會喝嗎?

像我這種重度咖啡患者每天喝八杯的人,在朝九晚五上班時,偶爾也會買便利商店的咖啡,但也不見得天天會寄杯喝咖啡,你是不是有時候因為「寄杯」的因素,本來隔天沒有要喝,卻跑去兌換了?(畢竟你已經付了錢)

除了便利商店外,像是一般商店、藥妝店、百貨等,也有「第二件半價」這種常見的優惠方式,實際上你每買單一次,你的荷包就少了一些。

半價的誘惑是不是讓你被制約了?

你的「真實需求」其實並不需要寄杯,你只是當天想喝一杯咖啡,但因為「第二杯半價」的誘惑,讓你潛在說服自己,認為隔天反正也要喝,所以「寄杯」,導致無限寄杯的惡性循環,可以說你被「寄杯」這個優惠給制約了。

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圖/ wavebreakmedia via shutterstock

我們來看實例,假設今天一杯便利商店賣55元,第二杯半價算28元,共計83元,店員會告訴你省了27元呢。但如果你不要寄杯,實際上只會花55元,對就是55元,非83元。

所以通常店員問我要不要寄杯,我會拒絕,因為我知道我不是每天都會喝便利商店咖啡的人,假設我真的想喝,我一週喝個1-2次差不多,但如果莫名的寄杯了,可能會不知不覺就「妥協」的喝了4、5次,真的很可怕呢!

同樣的道理也可以套用在其他第二件五折、六折的優惠裡,實際上當下只需要「一件」,但因為第二件優惠你會想著「反正之後會用到」就買起來放,這種如果是消耗性產品,像是衛生紙就算了,確實消耗很快,但如果該產品是要消耗很久,或甚至非消耗品,那你得確保你個人喜新厭舊的程度為何,否則那個第二件真的只會在家裡被放著,放到生厭。

我曾經在屈臣氏買了一罐跟沐浴乳一樣大罐的洗手乳,正逢第二件半價,想著反正消耗品,我就加購了,結果在第一罐才用到一半時發現不好洗,便看上其他更好的洗手乳,但又得耐著性子把原本的兩罐用完,因為我花了錢吶。

我也曾經在上飛機前時,到免稅商店買了第二條更優惠的口紅,而且店員還會推波助瀾表示,這個顏色之後不會有優惠,當下想著反正是消耗品會塗完,但到現在已經邁入第三年我還沒塗完,第二條還沒拆封,因為女人一定不止一條口紅,抽屜少說好幾條,輪流塗都還沒塗完,當初買的顏色也早就過季了。

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圖/ Flickr CC by Open Grid Scheduler

下次購買時,先停下來思考一下,如果沒有這個優惠,你也會買第二件嗎?如果不會,那代表你可能沒那麼需要,如果是「可有可無」,你也可以選擇無,保證你轉身離開時,會覺得賺到。

什麼情況下半價購買會真的賺到?

你在生活中真正且持續性會用到的東西,像是:日拋隱形眼鏡、維他命C。這是我的清單(如果是口紅這一類也要因人而異,如果你像我用量很少,對你來說也不算是持續性),你心裡應該也有一份常用清單。只要不是「因為我已經買了,所以只好用它(因為寄杯了只好隔天要來喝,不然會浪費自己的錢)的購買行為,就是你真正需要的。

好的東西值得你囤貨,稀缺性高的也可以囤貨,但任何要第二件半價賣你的,除非你身旁有明確需要你順便幫忙買的對象,或者你原先就想買這個物品送給某人,剛好半價,才買。

其實你只要仔細一想就不難發現,商人們怎麼可能做虧本生意呢?他們半價給你,因為他們知道你會因此買得更多。「第二件半價」有好有壞,希望你也能妥善運用這個優惠方式買到真正需求的東西,丟棄不必要的支出。

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圖/ shutterstock

責任編輯:郭昱彣、陳建鈞

(本文由涼鹿Annie授權轉載自其部落格

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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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