創投資金青睞 一茶一坐拚上市
創投資金青睞 一茶一坐拚上市
2007.03.01 |

鼎泰豐、仙蹤林、永和豆漿大王……台式餐飲文化很早就在海外市場大放異彩,卻總因為缺少經濟規模,無緣更上一層樓。如今,從台灣到上海發展的「一茶一坐」在創投資金的挹注下,已經在中國各地開出四十家分店,去年底更獲得第二輪一千萬美元融資,離上市僅一步之遙。
一九九一年創立的一茶一坐,剛開始由於創始股東們都是愛茶之人,因此推廣「茶人文化」,希望透過品茗來拉近人與人之間的關係。誰也沒想到,這麼一家在台灣被歸類為「泡沫紅茶店」,一點也不特別的餐廳,竟會在二○○五年得到來自台灣頂新集團、IDG等多家創投注入的一千四百萬美元資金。
當一茶一坐以餐飲業身份獲得創投資金,許多人開始把它和美國的中式連鎖餐廳P.F.張(P. F. Chang’s Bistro)相提並論。P.F.張是一九九八年在那斯達克上市的美國中餐店,當年IPO的股價為十二美元,如今已經到了一百美元。股價的高成長使最初投資該公司的投資人獲得大約二十五倍的收益,而當時P.F.張在上市時尚未獲利。

**中國投資教父最後一筆私人投資

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有中國「投資教父」之稱的沈南鵬,目前擔任紅杉資本中國基金(Sequoia Capital China)創始人,他曾經成功地把中國的攜程網和如家連鎖酒店帶到那斯達克上市,在他加入紅杉資本之前,最後一筆以個人身分所做的投資就是「一茶一坐」。
「我清楚地記得,是在二○○五年三月十四日,我第一次和他在上海徐家匯的一茶一坐見面,談了不到兩小時,他就決定要投資我們,」一茶一坐財務長詹益洲回憶。
迅速投資的還不只沈南鵬,IDG創投也只用了不到兩周,就決定投資一茶一坐。以至於連一茶一坐的某位主管都忍不住問IDG副總裁章蘇陽:「真的嗎?你們還要不要再討論一下?」
讓這些創投業界常勝軍在短時間就拍板定案的秘密,其實是來自於一茶一坐在標準化流程和中央廚房上所下的功夫。

**擁有中央廚房才能快速開店複製

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一茶一坐總經理林盛智指出,上海第一家店開在二○○二年,但是早在二○○一年,一茶一坐就投入建立中央廚房生產基地。中央廚房承擔研發和分配的重任,一茶一坐所有菜品的工藝流程都在這裡制定,並且中央廚房為全國的連鎖店提供半成品的分配。
「在美國,有超過一萬三千家麥當勞,六千多家必勝客,但是中國這麼大,卻沒有一個中式連鎖餐飲的超大品牌,」林盛智認為,想要快速複製,必須先有中央廚房。
「一茶一坐裡沒有廚師,只有操作員,」林盛智表示,經過長期研究,現在一茶一坐已經有了一套完整的食品加工、保鮮儲藏以及還原加熱的工藝流程,所有菜品都由中央廚房配送,服務員只需將食品經標準作業流程處理即可食用。
這個流程聽來簡單,但是卻花了一茶一坐經營團隊長達兩年的時間不斷修正。「生鮮食品急速冷凍後,用低溫物流車送到店舖,解凍、還原、攪拌後,再送到客人面前的工序是很複雜的,每一個過程都是我們的研發人員經過幾百次實驗,控制了溼度、溫度等環境因素以後才得到的結果,進入不同的地區還要再做微調。」一茶一坐另一位總經理陳定宗表示,光是每年花在流程標準化上的研發費用,就高達上百萬美元。

**台灣餐飲品牌初次向世界叩關

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雖然所費不貲,不過中央廚房的強大功能正在逐漸浮現。一茶一坐在開業初期,用了將近四年才在上海開出八家門店,然而僅僅去年一年,就開了二十家門店,其中北京只用了一年多就開出八家門店。林盛智表示,接下來一茶一坐會將拓店重點向華南延伸,他預估在深圳開出八家門店,所需的時間將不到一年。
「等到二○○八年底我們分店超過一百家,就可以到美國上市,」林盛智自豪地表示。
中國糧油集團董事長寧高寧曾發出過這樣的感嘆: 「為什麼(中國)各種各樣的餐館遍地都是,也有不少百年老店,可只有麥當勞等幾家(外國)餐廳變成了世界級的?」而今,一茶一坐的例子,印證了中式餐飲也能通過標準化流程大量複製,進軍國際市場。如果順利,這將是台灣餐飲品牌離世界最近的一次。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。

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