從大潤發到家樂福,法商為何接連出逃台灣零售市場?一文看懂背後問題
從大潤發到家樂福,法商為何接連出逃台灣零售市場?一文看懂背後問題
2021.11.11 | 商業經營

近來在台灣的零售市場,爆炸性的新聞頻頻:先是法商歐尚把手上台灣大潤發的股份出售給全聯;接下來又傳出法商家樂福計劃出售台灣事業,吸引了包括合作股東統一、遠東集團、Momo以及數家私募基金的興趣。不少網友紛紛哀號,到底台灣的零售市場出了什麼問題,要讓外商接二連三的撤離呢?

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雖然台灣的零售市場我並沒有太熟,但身為一個cover歐尚和家樂福這兩家法國超市的分析師,想說趁這個機會,來從「法國」的觀點來看,為什麼這兩家法商要接連賣出台灣的事業體。

首先讓我們來講講已經發生的case,也就是法商歐尚。歐尚雖然對台灣人來說可能很陌生,但他可是法國市佔率第五名的超市,是由Mulliez家族持有的私有家族企業。然而,近年來因為法國超市大環境和本身營運的一些問題,使得營業額持續下探。

法國營收成長率.png
圖/ 台客J 的橘色筆記

但是歐尚的問題出在哪裡呢?最主要有兩個問題:價格戰和消費者習性的改變。

下面這張圖是法國各大超市五年來市占率的差異,我們可以看到歐尚(Auchan)的市佔率從原本的11.5%,掉了超過兩個百分點到9.2%;而失去的市占率,基本上都是由獨立超市如E.Leclerc或Intermache(Les Mousquetaires)吃下,這些獨立超市在近幾年的法國超市市場無往不利,而其主要的武器就是低廉的價格;而歐尚的強項,也是其主要的營收來源是量販店,但是量販店營運的成本較高,導致於歐尚沒有辦法把其定價降低,來抵擋獨立超市興起的價格戰,也因此喪失了大量的客戶。

Grocery market share.png
圖/ 台客J 的橘色筆記

除了價格戰之外,消費者習性的改變,也讓歐尚相當頭痛。下面這張圖是歐尚的競爭對手家樂福在法國同店營收成長率,我們可以看到,量販店的成長率,在這幾年來一直是所有店種中表現最差的:這也就是說,量販店在法國不再受到消費者的偏好。這一方面是因為消費者更習慣頻繁地做生鮮食品的購買;另一方面則是因為傳統「一條龍」的量販店模式,受到不同品項的多元通路的挑戰。消費者可能會在線上買電器、日用品,到社區超市或便利店買生鮮,以往可能一個禮拜到量販店一次,滿足所有購物需求的消費行為,已經不再是消費者的首選。

家樂福同店營收成長率.png
圖/ 台客J 的橘色筆記

因為上面這些原因,歐尚在法國幾乎被打到要趴掉的情況:營收下降和少的可憐的現金流量,加上相當可觀的負債,讓歐尚在2019的時候,接近要被信評機構S&P降為高風險債。為了拯救岌岌可危的信用評等跟營運表現,歐尚除了發表重整計畫Renaissance,也開始大甩賣旗下的各項事業體,來籌措重整計畫所需的資金以及降低負債。而其中最重要的出售案,是在2020年時宣布將其中國大潤發的股份,以接近30億歐元(將近千億台幣)賣給阿里巴巴。

該出售案的確穩定了歐尚的信用評等,也提供了重整計畫需要的銀彈。然而歐尚的重整計畫看起來成效緩慢,最近又傳出想要藉由SPAC上市和有意併購家樂福的消息,看起來整個公司的策略面和執行面的問題都不小。加上現在又把台灣大潤發賣掉來換現金,說實話看起來真的是不太妙。

至於另外一個主角家樂福,故事就有些不太一樣。雖然家樂福和歐尚一樣,在法國面對了獨立超市的價格戰跟消費者習性改變的挑戰。但由於它的量販店比重較歐尚低一些,所以衝擊相對來說稍微小一點。可是這並不代表家樂福的日子好過到哪裡去,營運的表現相對來說還是頗糟,所以公司找來新的CEO Alexandre Bompard,制定了一系列的重整計畫,包括更重視生鮮、提高電商能力等等。

雖然目前看起來,重整計畫的成效還算可以,但是股價仍然低迷,因而吸引了加拿大公司Alimentation Couche-Tard的收購興趣(雖然馬上被管到海邊的法國政府擋掉),想必CEO近來的壓力勢必很大,也因此宣布加速進行portfolio review,要考慮出售其視為非核心的資產。一來必須藉由出售資產來提供轉型(裝潢)所需的資本,二來是今年初決定花10億歐元買下Walmart的巴西資產也需要現金,所以這時候傳出要把家樂福台灣賣掉,真是一點也不奇怪。

看到不少台灣網友說,家樂福台灣應該蠻賺錢,為什麼要賣掉呢?主要大概就是因為,在法國母公司眼裡,台灣已經被視為「非核心」的資產了。

家樂福同店營收成長率2.png
圖/ 台客J 的橘色筆記

看完上面這張圖,大概就可以知道家樂福法國母公司在打什麼算盤了:雖然近年來台灣的同店營收成長率都很穩定,但怎樣都沒辦法超過2%;反觀巴西的同店成長率,硬是要比台灣高了不止一個等級。這樣看起來,家樂福花大錢買下Walmart的巴西資產,卻決定要甩賣掉家樂福台灣,在目前公司資源相當有限的情況下,應該算是一個蠻合理的決策。不過也因為家樂福目前的情況沒有像歐尚那樣火燒屁股,想必台灣家樂福的出售價格,應該也是會比大潤發硬一點。

最後我想要來講一下,這兩家公司的重整策略中,都非常強調的 Omni-channel,也就是多元通路。

Omni-channel應該算是近年來零售業最重要的策略之一,像是亞馬遜買下Whole Foods就是個很好的例子。而Omni-channel除了許多人常常講的線上和線下的結合外,多元店種(像是超市和量販)和不同產業的連結,其實也是很重要的:畢竟消費者的消費行為因為科技的進步更加零碎化,需求也更加多元。如果像歐尚依靠單一的通路,市佔率很快的會被不同的通路競爭者吃掉(無論是線上或線下)。

而Omni-channel更會產生不少營收的synergies,在荷蘭很好的範例應該是Ahold集團。Ahold旗下擁有AH超市、藥妝店Etos、賣酒的Gall&Gall還有荷蘭亞馬遜Bol.com,這樣多產業和多通路的生態系,讓集團產生了不少營收synergies,下面是一些簡單的例子:

  • 線上的Bol.com利用AH超市當作取件點,可以為AH超市創造人流
  • AH超市的和Bol.com的delivery subscription綁在一起,讓消費者更容易選擇在這兩個平台消費
  • 在線上訂購AH超市的生鮮時,同時也可以訂購Etos跟Gall&Gall的產品
  • AH超市不同的format(AH XL、AH、AH to go),可以滿足不同消費者的需求

因此,Omni-channel已經是所有零售業未來成功的要素,而在疫情的推波助瀾之下,這樣的趨勢只會來的更快。我想這也是為什麼全聯身為一個社區型超市,願意砸下不少的錢來買下大潤發這樣的量販店。至於台灣家樂福最後會獎落誰家,就讓我們繼續看下去吧……

本文由作者台客J授權,原文轉載自台客J的橘色筆記

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #家樂福
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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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