「旅宿王」敦謙吃下全台最多房間!用自動化取代人情味,可行嗎?
「旅宿王」敦謙吃下全台最多房間!用自動化取代人情味,可行嗎?

因防疫封鎖兩年多的國境終於開放,原本提供入境者隔離的「防疫旅館」正式退場,恢復一般經營。

過去被稱為「海嘯第一排」的旅館業,正面臨大洗牌。近一年來,積極在全台攻城掠地的智能旅店系統敦謙國際,更加快腳步擴大市占率,預估今年底在海內外將衝至4100間房,可望成為全台最大旅館業者。

敦謙只花不到3年的時間,將房間規模從63間擴充成3200間,以每月平均增加兩家旅館的速度擴張,而近一年的旋風式成長,引起旅館業界側目。

若以房間數排名,連麗寶集團旗下的福容飯店規模,只能排在敦謙之後,讓人好奇它是如何在疫情期間突圍。

目前敦謙集團旗下共有14個不同品牌、合計44家旅館,其中有40家是在2020年2月疫情爆發後,才陸續加入,並由敦謙承租;當中最知名的就是原陽明山中國麗緻大飯店(已更名為雀客藏居台北陽明山溫泉飯店),也換了招牌加入麾下,其餘洽談中的還有7、8家,若順利的話,今年底可望再增加8、9百間房。

「這一波防疫旅館退場,是我們再次躍進的機會。」一路主導公司擴張的敦謙創辦人兼執行長吳秉庭指出,不論是老旅館面臨世代交替、二代不想經營,或是單打獨鬥的小旅館,無力更新訂房系統或導入智能服務,興起退出市場的念頭,都是敦謙的潛在接手目標,「在全球疫後旅宿復甦的時刻,我們希望透過智能技術,發起一場旅宿業經營技術的升級戰。」

敦謙
圖/ 今周刊

建立流程 3周內接手經營

「Sam(吳秉庭英文名字)的戰鬥力很強。」敦謙一位高階主管透露,吳秉庭在公司成立一支開發部隊,專門物色旅館品牌,小到只有7間房的民宿,大到公部門BOT(興建營運移轉)案,也願意嘗試,因為已建立標準作業流程,只要雙方完成簽約,即可在3周內換上新招牌、重新營業。

吳秉庭則說,敦謙從不走「高、大、上」路線,快捷、年輕仍是目標客群,因此多鎖定交通便利的都市型旅館,為優先洽談對象,房間數多寡並非考量重點。

事實上,敦謙在7年前由葉維迪、吳秉庭兩人創辦,當時以「鵲絲旅店」品牌在台中逢甲商圈成立,訴求入住飯店不需要排隊等待,旅客透過「自助機台」登記,5分鐘即可入住;此外,它推出房務機器人、手機當房卡等新創技術,希望透過「全亞洲第一家無人旅館」的特色,快速複製到全台各地。

「創業前5年,我們幾乎被全台創投拒絕。」吳秉庭透露,創業初期光是研發技術,就燒掉很多錢,更慘的是,「當時大家都把我們當成笑話,沒有人看好智能旅館可以在台灣成功。」

2020年第一季,疫情爆發重創旅館業,鵲絲旅店也面臨觀光客一夕歸零,住房率從80%掉至8%的窘境。為了勉強維持最低的營業額,鵲絲加入防疫旅館行列,沒想到原本被視為沒溫度的「送餐機器人」,以及自助登記入住的機台,竟派上用場,代替員工成為防疫旅館的得力幫手,也成為敦謙被外界關注的契機。

自創雀客旅店品牌的王品集團創辦人戴勝益之子戴東杰,當時就驚豔敦謙的智能技術。目前擔任敦謙掌門人(CEO)的他說,八年前他跨足旅館業時發現,來自雲端平台與自營式個性旅店,帶來的威脅不容小覷,而智能旅店將是一條必須要走的路。

也正是在2020年戴、吳雙方進行合作後不久,遇上開南大學董事長、合眾建經常務董事顏志光,相挺挹注資源,加快了敦謙擴大版圖的速度,造就如今3200個房間的驚人數字。

敦謙國際智能酒店股份有限公司
圖/ 敦謙國際智能酒店股份有限公司

獲投資人挹注 布局日本市場

有了兩大投資人提供人脈、資源,今年九月敦謙首度跨足海外,與日本和歌山縣政府簽下合作協定,近期將在和歌山縣設立公司,把智能技術輸出到日本,成為日本旅館業面對缺工問題的可能解方之一。在海內外快速擴張下,「我們自詡成為台灣第一家進入全球前3百強的智能旅館集團。」吳秉庭頗具企圖地表示。

不過,在短時間內承租數量龐大的旅館,外界也開始質疑,光是租金成本就可能足以拖垮營運獲利?

對此,吳秉庭樂觀表示,「旅館業景氣再差,不會比三級警戒時只有8%住房率更差。」 他對於疫後觀光業景氣復甦,持正面態度,相信壓抑多年的報復性旅遊需求,即將爆發。他強調,敦謙在谷底階段拚命擴充,就是為了等待這個時機到來。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #旅遊業動態
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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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