【圖解】逛街人潮回溫!百貨全年估賣破3,800億元,還有誰也能吃解封紅利?
【圖解】逛街人潮回溫!百貨全年估賣破3,800億元,還有誰也能吃解封紅利?

2022年受惠於全球疫情趨緩、各國市場解封,實體零售業迎來報復性消費的復甦訊號。2022年前三季台灣實體零售業規模年增幅高達8.68%,不僅高於同期電商產業7.54%的成長表現,更是2004年同期以來實體零售業最高成長率,寫下18年來新高。

2019年後受疫情影響,導致多項零售業別規模劇烈變化,產業版圖加速移動,構成台灣零售產業地殼變動活躍時期。未來流通研究所提出「2022台灣綜合零售&電商產業地殼變動」,分析近10年主要零售次產業別規模變化,並歸納重點事件,做為觀測產業長期趨勢變化之重要參考。

2022 台灣零售&電商產業地殼變動:實體復甦。(點圖可放大)
圖/ 未來流通

整體實體零售業復甦:服飾、百貨、家俱家飾、美妝藥局成長率創下近10年新高

2022年受惠於疫情趨緩、市場解封,全球實體零售業普遍迎來報復性消費的復甦訊號。各實體零售業別中,以服飾專賣、百貨公司、美妝藥局、家俱家飾零售業成長表現最為亮眼:

服飾專賣: 服飾專賣業近10年成長趨勢平緩,疫情期間更連續兩年陷入衰退。不過,2022年在報復性消費推進下,前三季產業規模強勢年增25.73%,推估全年營業額將首度突破新台幣3千億元,成為各實體零售業別中最耀眼的通路類型。例如UNIQLO疫情期間仍持續於全台開展新店,同屬迅銷集團的GU及加拿大知名瑜伽服飾品牌lululemon亦於疫情下積極展店;美式休閒品牌A&F與副牌Hollister Co.、瑞典品牌COS(H&M旗下高階副牌)均於2022年首度進入台灣;本土平價服飾品牌NET近年更朝向加速展店、店鋪大型化發展,疫情下仍啟用台北最大NET門市忠孝旗艦店,全年營收近80億元。

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COS台北101店。
圖/ 圖片提供/COS

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百貨公司: 百貨業於疫情期間嚴重受挫,導致2020年首度為便利商店超越,失去台灣規模最大綜合零售業別寶座。不過,2022年百貨業迎來疫後復甦曙光,前三季營業規模在連續兩年同期衰退的基礎上大幅成長22.19%,加上第四季營收受惠於各百貨業者周年慶亮眼經營表現,預估全年規模將首度突破新台幣3,800億元,不僅創下歷史新高,更有機會重返全台第一大綜合零售業別冠軍寶座。代表性業者中,遠百集團2022年前三季營收年成長率達4.14%,誠品生活更高達20.43%。

美妝藥局: 2022年前三季營業規模快速反彈,年增9.55%。預估全年產業規模將首度突破新台幣2千億元,寫下歷史新高,其中寶雅及大樹藥局2022年前三季分別年增12.67%及30.95%。

家俱家飾: 家俱家飾零售業規模自2007年後持續衰退,不過疫情期間受惠於各式居家生活用品採購需求提升,迎來逆勢擴張契機。2022年前三季家俱家飾業規模年增12.15%,預估全年將重回新台幣2千億元。

疫情受益產業規模成長趨緩:電商、3C家電、量販、超市漲幅回落

部分於疫情期間意外受益、帶動規模大幅增長的業別,2022年受到基期墊高、市場提前消費等因素影響,成長幅度出現顯著回落,其中以電商業、3C家電零售業、量販&超市業最為明顯。

電商產業: 台灣電商產業於2020及2021年增幅高達16.09%及18.33%,凌駕於其他各類型零售次產業別。不過,2022年前三季電商產業成長率大幅縮減至7.54%,低於同期間實體零售業8.68%的成長水準外,也寫下電商產業自2017年來的新低成長紀錄。代表性業者中,富邦媒體(momo購物)2022年前三季累計營收年增率自32.25%降至16.43%,創業家兄弟(生活市集、松果購物)營收更衰退36.27%。疫情期間因消費模式轉變而創造出的電商紅利與新增線上消費族群,是否能夠留存並轉化為產業持續擴張的長期基礎,成為觀測電商產業後續發展的關鍵所在。

3C家電: 3C家電專賣零售業規模長期持續衰退,不過,疫情期間遠距辦公及線上教學趨勢使3C設備&家電器具採購需求顯著增長,帶動2020及2021年3C家電專賣零售業營收分別年增1.04%及11.82%,中止2012年後連續8年下滑的產業走勢。2022前三季3C家電專賣零售業規模增幅雖已自2021年同期的8.73%縮減至4.95%,但仍為2006年後次高成長幅度(僅次於2021年)。疫情帶來消費商機為短期市場榮景或產業長期趨勢變化,仍值得持續觀察。

量販&超市: 量販&超市業歷年成長力道穩健強勁,至2021年兩項產業規模均已連續正向成長超過17年外,疫情期間更因受惠於民生物資囤購熱潮,帶動營收成長率持續攀高。2020年量販&超市業分別年增8.86%及10.67%,創下近20年新高。不過,受到高基期影響,2022年前三季量販&超市業營收年增幅已回落至2.72%及2.04%。但在大型領導業者積極展店布局推進下,整體產業仍處於持續擴張的生命週期階段。

家樂福
量販&超市業歷年成長力道穩健強勁,至2021年兩項產業規模均已連續正向成長超過17年外。
圖/ 家樂福

疫情驅動零售業邁向集中化:中小型獨立門店撤離,大型連鎖集團加速擴張

2022年疫情管制放寬後,線下消費顯著回暖,「實體復甦」成為零售業發展主軸。不過,疫後復甦的商業機會並非雨露均霑地普及於產業各層級角落。更顯著的產業趨勢及結構變化為大量中小型獨立門店於疫情期間撤離市場,所形成的市場缺口則由資本實力豐沛、疫情下逆勢擴張的大型連鎖零售集團填補。

以服飾專賣零售業為例,在2022年前三季產業銷售規模增長25.73%、創下歷史新高紀錄的同時,門店數量與2019年底相較卻減少近1,500家,衰退幅度約8.6%,反映出的是眾多中小型服飾專賣業者正縮減營業規模或退出市場,而大型品牌集團或連鎖體系不僅積極展店填補市場空缺,也同步藉由發展網路銷售突破空間限制,加速推升市佔率增長,推升服飾專賣零售業單店營業額自2019年疫情前的新台幣1,649萬元成長至近2,352萬元。

此外,百貨產業近年同樣展現出顯著的集中化趨勢。2022年百貨產業規模推估將首度突破新台幣3,800億元的歷史新高,然而百貨門店數量與疫情前2019年相較卻減少達61家,縮減幅度約8.2%,意味著大量市場份額正逐步由大型集團門店所吸納。例如蟬聯百貨業最高單店營業額的台中新光三越及台中大遠百,2022年前三季合計營收年增幅達20%-25%,推估全年營業額將創下210億至250億元的歷史新高;而長期做為周年慶業績指標的SOGO百貨、台北信義區百貨商圈等,2022年銷售表現同樣超越歷年成績。此外,日本三井集團旗下LaLaport購物中心亦預定於2022年底在台開幕。在多家大型領導業者的推進下,整體百貨業單店營業額已自疫情前的新台幣4.77億元增至5.75億元。

相對於中小型零售業者,資本實力豐沛的大型集團由於具有較高的風險抵禦能力,使疫情意外成為零售產業走向集中化發展的強力催化劑。

本文授權轉載自:未來流通研究所

責任編輯:錢玉紘

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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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