Coupang突襲來搶市,台灣外送雙雄該擔憂嗎?韓國電商巨頭登台動機在這裡
Coupang突襲來搶市,台灣外送雙雄該擔憂嗎?韓國電商巨頭登台動機在這裡
2021.07.12 | 新零售

號稱是韓版「亞馬遜」的韓國電商龍頭Coupang,在韓包辦居民生活食衣住行,除有電商,也有外送平台,而後者也宣布登台開業,加入UberEats跟foodpanda兩強戰局夾縫中。

Coupang今年3月在美國上市後,大舉展開海外市場佈局,上週五(9日)突襲在台上線,首波選在中山區展開試營運,提供生鮮雜貨外送服務。

《數位時代》12日親自走訪Coupang位在中山區的營運倉庫,外部沒有任何招牌,難以看出是Coupang的營運據點,相當低調。為何Coupang會選在這個時間點登台,專家認為資本市場考量居多。

UberEats、foodpanda新對手,Coupang強項:配送速度、價格

Coupang中山據點相當低調,商品琳瑯滿目,整齊分佈在貨架與冰箱,幾位營運人員透過筆電工作,6位外送員在內部stand-by,隨時準備外出送貨,可以看出台灣團隊還在草創期,據了解Coupang約在6月進駐中山區,預計8月將再擴增4~5處倉儲據點,應有機會擴展更多北市區域服務。

Coupang
Coupang位在中山區的營運倉庫,外部沒有任何招牌,十分低調營運。
圖/ 陳映璇攝影

Coupang強調用戶結帳後,各種生鮮雜貨只要10~15分鐘就會配送到家,比起在韓國以電商經營模式著稱,Coupang在台灣服務類似現在的外送服務,直接的競爭對手是UberEats、foodpanda。不過,面對新競爭對手加入,UberEats、foodpanda未做任何評論。

Coupang採取自建倉庫、直接對接批發商進貨,而非與零售商家合作,作法類似foodpanda直營的熊貓超市。

Coupang App中上架的商品分類超過20種,不只日常生活用品雜貨,還有生鮮蔬果,以及冷凍、冷藏肉品,比較跟foodpanda服務差異,Coupang並未設定低消,配送僅限中山區,外送費僅收19元,而foodpanda在雙北範圍設有99元低消門檻、其他縣市則必須達79元,Coupang在價格上佔有優勢,且配送強調10~15分鐘抵達,也比競爭對手訴求的30分鐘更快。

此外,為了在台灣競爭激烈的外送市場中搶抓消費者目光,Coupang指出,商品中會販售精選韓國食品,跟UberEats、foodpanda兩大對手做出區別。

熊貓超市.jpg
foodpanda設有低消門檻,雙北滿額 99 元才外送。
圖/ foodpanda提供

延伸閱讀:韓國亞馬遜Coupang送貨員現身台北中山、台灣版App上線!「韓國亞馬遜」為何選擇進軍台灣?

持平來看,兩大外送平台每日接單量可能數十萬單,Coupang在台剛起步,實際服務水準如何,仍待觀察。

身為韓電商龍頭,Coupang為何從外送切入台灣市場?

Coupang身為韓國當地市佔率最大的電商龍頭,建置超過100個物流中心,僱用超過4萬名員工,韓國7成人口都在距離物流中心約11公里之內,在當地的配送速度被形容是火箭配送(Rocket Delivery)。

韓國消費者表示,晚上10點前網路下單,即便是周末,也能保證隔天到貨。除了電商以外,還提供Rocket Fresh生鮮遞送、Coupang Eats美食外送以及Coupang Pay支付服務,服務包羅萬象。

Coupang
Coupang身為韓國當地市佔率最大的電商龍頭,建置超過100個物流中心。
圖/ Coupang

不過,Coupang在台灣為何讓「生鮮雜貨外送市場」先落地,而不是更知名的電商?業界推測速度是主因。同業指出,電商開業需先找地砸大錢建立萬坪的物流中心,從零建置物流基礎設施,而外送服務在市中心租用百坪倉庫,分散化經營,是較能快速切入市場的方式;其次Coupang採取自建機車物流的方式做配送,屬於輕資產運營方式,若建立貨車車隊物流系統,貨車司機要具備職業駕照,因此機車外送進入門檻較低,在招募人員上也較容易。

營運據點小、商品無差異性,專家:資本市場考量居多

從Coupang曝光資訊來看,初步挑選中山區範圍營運,且商品選擇上都是在地商品,是否有心經營台灣市場,還有待觀察,專家推測擴張海外市場插旗台灣,背後應該有股價考量。

coupang taiwan
Coupang強調,用戶結帳後各種生鮮雜貨只要10~15分鐘就會配送到家。
圖/ Coupang

Coupang已於3月份赴美國紐約證交所掛牌上市,以日本、台灣作為國際市場首站,「 若Coupang真正有心想做台灣市場,會有適地化的作法,切入的商品也會有差異性,但目前並沒有看到, 」商業發展研究院國際數位商業研究所所長戴凡真認為,現階段台灣外送市場競爭激烈,UberEats、foodpanda具有一定的市占規模,新進入者得靠優惠價格取得用戶支持,目前Coupang營運規模小,暫對外送或電商平台不具威脅性,戴凡真推估,主要還是創造話題,延續投資人對其未來的想像空間。

戴凡真認為,無論日本的樂天,或台灣的momo、PChome在本地都具有一定的市占,「Coupang在韓國強調當日配、隔日配,momo、PChome等電商平台早已在做,若Coupang僅複製韓國廣布物流中心的方式,進來也只是燒錢。」她認為,未來Coupang必須建立新的服務、競爭方式,否則難以在台灣電商市場佔有一席之地。

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責任編輯:錢玉紘

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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。

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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。

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「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

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