王品集團「沐越」8月底熄燈、夏慕尼「白蘭地鴨胸洋芋片」聯名賣爆拚多通路|數位時代 BusinessNext

王品集團「沐越」8月底熄燈、夏慕尼「白蘭地鴨胸洋芋片」聯名賣爆拚多通路

王品旗下越南料理品牌「沐越」熄燈，僅存的台北、桃園2間門市將於8月底停業，疫情期間致力「汰弱留強、加速發展」，聯名商品與多角化通路則大展拳腳中。

編按：多角化汰弱留強
王品透過子公司萬鮮，積極進軍多通路，很多集團新產品進軍零售賣場通路、餐飲聯名，Yahoo奇摩購物中心公布中元節跨界新口味零食TOP 5熱銷榜中，「樂事+夏慕尼鐵板燒「白蘭地鴨胸洋芋片」拿下亞軍，銷量大增3倍。

8月11日

王品旗下越南料理品牌「沐越」熄燈，僅存的台北、桃園2間門市將於月底停業，王品表示，近期部分品牌門市因租約到期不續租，疫情期間致力「汰弱留強、加速發展」。

王品旗下越南料理品牌「沐越」自6月底陸續收掉台中等3間門市後，剩下的台北中山北店、桃園台茂店2間門市，也將於8月31日全面停業。

面對疫情帶來的新挑戰，王品集團近期部分品牌門市因租約到期不續租，疫情期間的展店策略是「汰弱留強、加速發展」。

王品集團表示，一直很看好台灣經濟發展，自西元2020年疫情爆發，餐飲商圈、營業型態都出現新的變化，不少一級商圈釋出好點位，王品就把握時機，加速展店，2021年1至4月新開6店；5至7月也新開6店，「和牛涮」、「聚」都按照原訂規劃到南部拓點，目前通過集團內部開發決策會議、即將開工裝修的店面還有15家。

疫情重創餐飲業，王品集團第2季稅後虧損2.1億元，每股虧2.82元，為上市來新低點，累計上半年每股虧0.98元，但看好7月底餐飲內用陸續解禁，第3季營運有望回穩。

王品集團董事會，通過上半年合併營收新台幣83.9億元，較去年同期增加30.17%，其中台灣事業群營收51.8億元，年增7.63%；大陸事業群營收32.1億元，年增96.59%。上半年稅後虧損0.7億元，每股稅後虧損0.98元。

王品集團第2季合併營收36.7億元，較去年同期增加5.43%，稅後虧損2.1億元，每股稅後虧損2.82元，寫下上市以來單季每股最高虧損。雖受台灣疫情干擾，隨著7月底各縣市餐飲內用陸續解禁，第3季營運有望逐漸回穩。

自5月中疫情一度升溫，全台三級警戒，禁止餐飲內用，王品僅能仰賴外帶外送、冷凍食品、電商收入支撐，衝擊台灣事業群業績表現。第2季營收20.7億元，較去年同期減少14.36%。大陸事業群營收16億元，較去年同期大增50.29%，除了有五一連假推升消費需求，大陸疫情持穩也帶動市場穩步復甦。

王品集團同時公布7月自結營收為10.4億元，月增18.78%、年減25.43%。台灣事業群營收4.8億元，月增31.97%、年減47.18%，衰退幅度較6月收斂，受惠7月27日多數縣市開放餐飲內用，挹注營收回升。大陸事業群營收5.6億元，月增9.31%、年增15.9%。

王品指出，隨著8月3日雙北、宜蘭解禁，全台餐飲內用宣告解封，王品會雙軌並行、同步提供內用與外帶外送服務，期待疫情趨緩，餐飲市場早日回溫。

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。