小7 賣海鮮,全聯聯手無印良品賣家具!為何零售紛紛走向「什麼都賣」店型?
小7 賣海鮮,全聯聯手無印良品賣家具!為何零售紛紛走向「什麼都賣」店型?

零售龍頭家樂福於去年12月,在林口開出全新超市店型,實際賣場空間約330坪,是一般超市的兩倍大,也是家樂福旗下最大的超市店型。全聯也在今年1月宣布與無印良品合作,在台東開出5層樓、近 700坪的台東中山旗艦店,用近似百貨商場的店型迎戰。

不只超市雙雄,超商也在近期推出超市店型。7-ELEVEN 1月推出全新便利快超市「OPEN NOW」,大幅提高生鮮蔬菜、冷凍鮮食的比例,品項是一般超商的2倍。全家在2月開出的FamiSuper選品超市店,則是在原有超商的空間內規畫10多坪面積,推出蔬菜、冷凍調理食品等超市才有的品項,目標瞄準小家庭開伙需求。

零售業者開大型店,背後打什麼算盤?

為何近 3 個月來,零售通路紛紛嘗試開出大店型,將觸角延伸至占地更大的通路業態?

一、小店變大店,拉高單店營收

高科大行銷與流通管理系教授吳師豪認為,主要原因可分為被動、主動兩種。

先談被動因素,吳師豪指出根據《公平交易法》規定,單一間連鎖通路業者的市占不得超過50%。以 7-ELEVE N而言,目前店數約6000多家,已逼近全家、萊爾富、OK超商其他 3 大超商的總和。「無法迅速開新店,只好把小店轉作大店,增加業績成長。」同樣的,店數突破千家的全聯,也受限於開店數量(截至 2021 年底,家樂福與美廉社等同業店數合計約1000多家)及土地飽和等問題,未來想靠開新店帶動營收,恐沒過去那麼容易。

吳師豪指出,零售業最簡單的道理是,客人在店裡待的時間愈久、客單價通常就會有所提高,而門市可容納的客人數增加,營業額勢必增加。所以開大店與增加營業額間存在一定的相關性。以全聯在台東開出的 5 層樓大店為例,該店目標的月營業額,約 1500 萬,比標準店型增加 4 至 5 成。

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全聯與無印良品合作,將無印良品的商品進駐全聯的部分店鋪。
圖/ 林庭安攝影

實體大型店比「虛擬二樓」更有銷售潛力?

但如果總目標是為了增加營業額,近年4大超商與全聯、家樂福力推的自家電商平台、與外送平台結盟等拓展虛擬二樓的措施難道不夠力?真有必要拓展實體通路的面積?

曾任職零售、量販業多年的行銷專家何默真認為,實體通路開虛擬二樓(電商下訂後到店取貨、外送平台下單),很難是消費者上門的主要拉力。尤其是超商、超市注重近便性的零售通路,消費者往往是衝著通路最便利的一樓而來,虛擬二樓通常只是額外的「plus」,能增加的銷售業績有限。

而且即便增加少許營業額,實體通路做虛擬二樓仍潛在許多額外成本。舉例來說,超商在電商上賣原有通路買不到的大串衛生紙,客單價增加了,但占用店內倉儲容積還有附加運費,獲利不見得健康。

二、創造實驗場域,測試消費者的新需求

除卻被動因素,吳師豪指出,實體零售業者開大店的主動原因則是急需空間、設備具足的實驗場域,來測試自家通路還能創造哪些新商機給消費者。國際零售業專家道格‧史蒂芬斯(Doug Stephens)在《疫後零售大趨勢》一書中指出,隨著零售商機被數位平台瓜分,愈來愈多實體零售通路意識到主動出擊、轉型的必要性。

道格‧史蒂芬斯認為,實體通路該把實體店面空間視為一齣戲台,精心編排以便爭取新客源觀賞,通路必需比過往更了解與正視每位顧客的喜好,才能擺出正確的商品、服務陣容,從電商等新競爭對手手中搶占消費者荷包。

「通路藉由拉升供給,來看消費者哪方面的需求會一起跟上。」何默真指出,以超商而言,增加過去沒有的選品,像是超市才有的生鮮、藥妝店才有的美妝用品,或是餐飲品牌才有的服務,例如現烤點心櫃、啤酒吧,為的都是要測試消費者在原有通路會買單哪項新服務、哪項新的供給會創造出消費者的新需求。

同樣的,全聯與無印良品合作的台東中山店,及去年7月在南港開出,吸引全國電子、鞋全家福、詩肯柚木等廠商進駐的4000坪旗艦店,都是為了測試家具、服飾、文具等過去鮮少接觸的商品,由全聯來賣,消費者會買不買單。

「全家」打造FamiSuper選品超市店_冷凍.jpg
全家的FamiSuper選品超市店,瞄準小家庭開伙需求,推出蔬菜、冷凍調理食品等超市才有的品項。
圖/ 全家便利商店提供

大型店是否能帶來更高獲利,仍有待觀察

不過,未來即便大型店取得實驗成果,真能將成果回頭推廣至一般店型?吳師豪認為,超商賣原本超市才有的品項,最大優勢在於地理上的近便性,因為位置比超市更接近消費者。

但劣勢則在商品處理與物流的進入障礙高。吳師豪補充,水產、畜產、農產不僅需要有懂得如何料理的專業人才,例如怎麼切肉、去殼、洗菜等。在冷鏈建置上也需耗費長期工夫,才能確保商品的食安、新鮮度,而便利商店因為店數比超市更多更廣,要建置完整冷鏈勢必得花更大力氣。「這也能解釋為何 7-ELEVEN、全家目前主推的肉品、海鮮仍以冷凍為主而非冷藏。」

至於超市想嘗試提供量販店、百貨店的商品與服務,在物流配送上會遇到的問題則不大,因為倉儲、冷鏈設備相近。但劣勢則在於超市的採購規模龐大,跨足陌生品類的適應速度不及超商。何默真指出,以全聯為例,為了從乾貨跨入生鮮,採購、倉儲、物流與鋪貨等的系統設備革新,這些長期投資就花了至少5年、10年,到近年才逐漸看出成效。因此對於 3C、家電或是服飾的涉足,同樣很難一蹴可幾。

「以目前各通路開出的大型店來說,還無法證實店舖夠大就有更好的獲利。」何默真認為,通路提供更多服務、更舒服的空間與座位,是否真能將之變現,都還需要後續進一步觀察。

本文授權轉載自:經理人月刊

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責任編輯:傅珮晴、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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