【圖解】momo拚物流、PChome積極做支付！台灣10大電商全通路佈局一張圖看懂|數位時代 BusinessNext

電商產業OMO模式更著重在以個別消費者為中心的多元資訊及服務整合，運用各式各樣的數據元素優化消費者體驗，同時有效降低履約成本、提高供應鏈運作效率。

2021台灣「OMO電商全通路」產業地圖，應用圖像化方式說明電商業者在無店面零售、生鮮電商、數位支付、物流服務、社群商務以及實體據點等關鍵領域的涉入程度與競合脈絡，並進一步歸納3項關鍵趨勢，完整呈現台灣「OMO電商全通路」布局風貌。

趨勢1

台灣電商OMO關鍵戰場：「自有物流服務」&「數位支付生態圈」

台灣業者將OMO戰略重心聚焦於「自有物流服務」&「數位支付生態圈」，自營實體據點則以功能性為主，或是透過合資、設立複合店等方式切入，主要是做為線上營運主體的輔助與補充。

自有物流服務體系： 本次調查的10家台灣高流量電商平台中，蝦皮、momo、PChome、Yahoo奇摩、博客來、東森購物均已建置自有倉儲體系，其中momo與PChome為台灣電商自建物流的代表性企業，涉入範圍橫跨自營倉儲至末端運輸配送。

2020年momo物流技術設備關聯投資金額高達新台幣9,700萬，其中衛星倉擴點投資金額即達4,400萬、自有車隊投資金額達2,500萬；而PChome除自有倉儲與車隊外，更以每年3.3億元向中華郵政承租A7自動化物流園區，同時投資物流新創Pickupp。

數位支付生態圈： 數位支付生態圈成為台灣電商企業OMO布局的另一項重要支柱，此次調查企業幾乎全數均已自行或與集團內支付機構合作推出數位支付工具。

其中PChome跨足支付領域的腳步最為積極，除自有行動支付外，更進一步切進兼具轉帳與儲值功能的電子支付，包括旗下國際連以及由全家及玉山共同組成的全盈支付，持股15%。應用多元支付場景回饋的數據，搭配持股逾50%的21世紀數位旗下先買後付服務，有助於PChome由電子商務跨足金融領域，不僅符合PChome董事長詹宏志提出的以「支付」為基礎設施的拼圖(piece by piece)策略，也可以看出台灣電商企業將建構支付生態圈做為OMO布局重點的獨特戰略。

趨勢2

特化電商趨勢逐步成形：由規模經濟優勢邁向特色服務競爭

隨著產業不斷走向成熟化，電商平台逐步開發出各項特色化服務品牌，一方面希望形成平台差異化競爭特色，同時也希望藉此跳脫「最低價戰爭」，透過培養具有高黏著度的消費基礎，形成優於同業的獲利能力。台灣綜合電商平台特化策略可劃分為2種類型：

「差異化服務」特化策略 ：包括「快速配送物流服務」及「獨特銷售服務特色」，前者如momo的5h超市、PChome的6小時到貨、蝦皮生鮮的4小時到貨服務，後者則包括蝦皮購物的「月月造節」策略、生活市集的時時查價功能、PChome與海外知名平台合作推出的跨境代標代購服務等。

「差異化商品」特化策略 ：部分業者選擇投入獨家商品做為差異化特色，例如東森購物推出自營品牌「東森嚴選」，銷售額與獲利貢獻度已分別達到30%與60%。好市多線上購物持續強化線下PB商品優勢基礎，PChome則是針對較高消費力族群推出選物電商品牌「家好選物」，獨家販售與各大知名品牌聯名發布商品。

除大型綜合電商平台外，台灣許多主題性專賣電商平台近年也展現出豐沛成長實力，例如以文創商品銷售為主的「Pinkoi」，獨特的生活風格型電商定位十分成功，近年無論是流量、使用者人數及營運區域均快速擴大，同時成功跨足海外市場；此外，2020年底宣布轉型計畫的「誠品線上」、母嬰團購電商「媽咪愛」、生鮮專賣電商「愛上新鮮」等主題型平台亦均迎來顯著成長。

趨勢3

電商集團建構核心生態圈：合資併購擴大市場競爭範疇

電商集團藉由積極的跨界布局、投資併購及策略結盟方式，快速滲透各項生活服務需求，也將產業競爭重心由單一市場的佔有率爭奪推進至整體生態圈的對峙。

大型電商集團生態圈：擁有富邦與台哥大集團資源的momo購物，近年積極結合集團內金融、電信等優勢資源做為自有生態圈基礎。母集團台哥大2021年成為「Disney+」在台獨家合作電信營運商、以及投資91 app及LINE Bank等新興數位服務等舉措，都成為momo持續孕育生活服務生態圈的養分。

而2018年投入自有點數發行的PChome，在整併支付連、國際連、Pi拍錢包後，截至2020年底Pi拍錢包會員數已突破百萬，P幣使用通路更超過18萬個店點。此外，PChome進一步鎖定金融科技，打造「ONE PChome」集團作戰生態圈，除跨足電子支付外，也陸續投資金融科技新創麻布數據、BNPL業者21世紀、併購保險科技公司易安網、並投資香港物流技術新創Pickupp，所輻射出的生態圈範圍持續擴大。

Line開放式社群電商生態：除了大型電商集團外，通訊軟體Line近年也由社交通訊跨足電商業務，全力建構社群商務生態系，陸續推出直播商務、群組團購、Line Taxi宅配購物、Line禮物、實體商家導購等多元功能，並於2020年上架「LINE購物」獨立app及「LINE購物護照」全新會員服務，同時建置自有支付工具、網路銀行等支援技術基礎，顯示出電商做為Line重點戰略事業的關鍵角色。

此次調查企業中，蝦皮購物、PChome、Yahoo奇摩、樂天市場、東森購物、生活市集、松果購物等大型平台均已與Line購物達成合作，顯示社群商務已成為台灣電商OMO布局的重要支柱。

本文授權轉載自：未來流通研究所

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責任編輯：傅珮晴、錢玉紘

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。

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。

「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

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