百貨週年慶擠爆！電商熱絡，為何大家還是熱愛實體購物？|數位時代 BusinessNext

百貨週年慶擠爆！電商熱絡，為何大家還是熱愛實體購物？

百貨公司近幾個月迎來周年慶檔期，其中信義商圈更是開出優異成績。究竟周年慶有什麼魅力，讓消費者在這個時期都願意獻出錢包？而各家業者又如何創造最大收益？

預購、必買清單、攻略，加深檔期時節的「計畫性消費」

根據 yes123 求職網公布的「保 3 大作戰與百貨周年慶消費調查」顯示，有高達 77.9% 上班族表示，今年「有計畫」在百貨周年慶期間消費，意願超過去年的 73.2% 來得高。資策會去年釋出的報告也指出，台灣人「計畫性購物」比例有上升趨勢，已超越衝動性購物達到六成。換句話說，消費者蓄積的消費能量，都有機會在年底周年慶、購物節檔期爆發。

事實上，百貨公司和電商業者，在檔期前中後，也都不斷加深這種「計畫性消費」的氣氛。

比方說，早在周年慶開跑前，顧客即會頻頻接到銷售人員的訊息和電話，邀請顧客參加「預購會」，搶先讓購買周年慶專屬的「獨家特惠組」。

此外，不管線上線下活動，品牌也會在暖身期發動「社群號召」，先幫消費者設定「必購清單」讓其有目的性前往消費。像是先前 LINE 購物在母親節期間推出的「你是哪種媽媽類型心理測驗」，先透過心理測驗降低消費者防禦心，多了認識品牌的機會，測驗結果也將推薦適合的商品，因此對活動產生好奇心，也更提高了未來參與的可能性。

這次周年慶，新光三越也在自家 App 上盤點美妝、家電、服飾等必買懶人包，同時也整理了刷卡回饋、優惠、贈點的攻略。這些行銷訊息和預熱，在在驅動消費者對於周年慶檔期的「計畫性消費」。

yes123 求職網發言人楊宗斌認為，對於上班族來說，購物是一種犒賞自己的方式之一，也是宣洩工作壓力的管道。面對通貨膨漲，折扣對於消費者來說是影響消費意願的重要因素，加上各大百貨的周年慶、電商購物節幾乎是在同時間開跑，導致上班族在年底前，出現「集中消費」的趨勢愈來愈明顯。

不只是滿千送百，實體零售的場域體驗紛紛升級

除了用最實際的折扣吸引消費者之外，為了將移轉到電商購物的消費者拉回實體零售，實體場域的體驗和生態圈，也紛紛擴大升級。

誠品董事長吳旻潔就曾接受《中央社》採訪分析，人的消費行為已改變，商場如果走老路，競爭力只會愈來愈差，所以要創造更多吸引客人到店的誘因，「帶小孩看變魔術、參加夜書店的導覽，來書店算塔羅牌。」她舉例道。未來百實體經濟不能只靠「滿千送百」，除了商品陳列銷售外，還必須有額外的亮點，才能創造更好的消費體驗。

同樣的，新光三越也積極與旅遊業、展覽、運動、演唱會等生活娛樂產業異業結合，豐富、擴大生態圈內容，提供購物以外的服務，滿足消費者休閒娛樂的各個面向。像是今年夏天首次跨出第一步與「時藝多媒體」合作，在新光三越 App 會員系統增加購買展覽票券的選項。

此外，新光三越也瞄準旅遊商機，研擬與旅行社合作，在 App 內訂購旅遊行程，供會員以點數兌換或折抵購買項目。遠東集團 Happy Go Pay，也囊括旗下 SOGO、遠百、愛買等零售通路品牌，助力遠東零售事業行動支付的生態圈瞬間擴大。透過提供會員更多點數使用的場景，也讓百貨業者的點數經濟和體驗感，都有極大化發揮。

對很多人來說，周年慶和朋友相約「血拼」、感受人擠人的體驗很有趣。百貨業者緊扣人類難以避免的需求——社交互動，以百貨公司檔期為出發點，連接更多休閒服務，擴大實體零售的生態圈。

本文授權轉載自：[經理人月刊][7]

責任編輯：傅珮晴

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。」

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。