全家推「下廚懶人包」！Fami煮煮開發上百菜色，連你晚餐餐桌都想攻占|數位時代 BusinessNext

連你晚餐桌都想攻占！全家「料理懶人包」不必備料，新商模來自這個創意基地

全家便利商店推出「Fami煮煮」服務，推出自家「料理懶人包」，搶攻不會下廚的「料理小白」餐桌。

全家便利商店在今天（26）正式宣布推出「下廚懶人包」（Meal Kits）服務「Fami煮煮」，如今只要打開全家便利商店App，就能看到Fami煮煮專區，點選想要料理的菜色，就能在2日內前往選擇的全家門市取貨。

Fami煮煮是全家鮮食研發團隊「食研所」以及專業廚師，耗時2年開發的時短自煮新模式。開發了近百道料理皆對應消費者需求開發，並且都是針對2～3人食材份量的小家庭規格。

App點選晚餐菜色，下班後直赴全家門市領食材

商品包含肉類、海鮮與特色料理、蔬菜、主食以及湯品等5大豐富菜色，整體價格帶落在88～298元間，其中蔬菜類98元起、海鮮及特色料理類108元起，經典肉類128元起，3~4人份的湯品168元起。此外，也有主食炒飯88元起供消費者搭配選購，像是肉絲炒飯、甜豆蝦仁等家常菜，或紅燒獅子頭、糖醋魚片、海鮮豆腐煲等功夫料理都能輕鬆自煮。

在這一份「懶人包」中，有已經切好的食材，以及所需醬料，主打「零備料、不動刀、免砧板」，並且附上3到5步驟的食譜卡，讓消費者買了之後就能在10分鐘左右的時間端出料理上桌。

在發表記者會上，全家便利商店集團會長潘進丁與總經理薛東都皆出席亮相，顯見全家對於這一個全新服務的重視程度。薛東都也指出，Fami煮煮目標在2023年能達到營收破億的成績，同時，在今年上半推出的超市店型FamiSuper也將朝向100家邁進。

全家領跑，搶晚餐「時短」商機

「一直追隨同業，一定走不出一條路，所以必須要創新。」潘進丁說。但是創新也不能從零開始，因此他近年來走訪各國，研究各種商業模式。

「Meal Kit在美國、日本都能看到高成長，我們覺得在台灣也有推出新商業模式的需要。」他引用研究單位Nielsen數據指出，從疫情之前，下廚懶人包商機就已經開始浮現，以美國市場來，在2016年市場規模約15億美元，到了2017年已經達到50億，未來也看好會持續成長。

聚焦台灣的消費者習慣來看，有54.1%會在早餐選擇外食、66.7%在午餐選擇外食，但是晚餐時段僅有27.3%會在外用餐。對於便利商店業者來說，咖啡寄杯、即食鮮食都已經發展非常成熟，消費者也很習慣走進便利商店購買早餐、午餐。這一次推出的Fami煮煮，就是要進一步搶下晚餐市場。

潘進丁指出，「時短」（日文，時間縮短的簡稱）的概念。在早餐、午餐時段，人們比較有「短時間用餐」的需求。但是到了晚餐，人們想要縮短的，是備料到出菜的時間。

而Fami煮煮這樣的服務，也整合了全家便利商店在台灣創立30多年來，在冷鏈物流、鮮食供應商、生產廠商的基礎。

全家便利商店數位商模推進部部長吳雅卿指出，全家本來在鮮食上就有完整的食材供應鏈，選擇同樣的廠商，好處除了供貨穩定之外，也可以沿用鮮食的食品安全把關系統。

跨部門促成「下廚懶人包」，是誰讓全新商模誕生的？

事實上，全家便利商店在近年來組成了「數位商模推進部」，就是為了跨部門整合需求，結合數據分析開發新服務。從這次的Fami煮煮服務中，就能一窺這個新部門所負責的業務。

如今在Fami煮煮頁面，可以看到近30項下廚懶人包品項，同時也有部分生鮮可以單獨購買。事實上目前全家已經開發了上百款菜色，預期未來每周都會上架新品。在未來的上架模式、菜色，都會依照消費者購買時累積的數據，進一步分析動態調整未來策略。像這樣的商品開發流程，涉及商品開發、物流、鮮食生產與數據分析，而數位商模推進部就負責跨部門溝通，促成這一次新服務誕生。

潘進丁指出，「下廚懶人包的成功要素要好、新鮮、有變化，這就需要非常多的數據分析，所以今天做新品發表的部門不是商品部，而是數位商模推進部。」

如今，Fami煮煮也從3月至今的部分店舖試賣，觀察到了不一樣的消費者輪廓。吳雅卿分析，目前Fami煮煮的使用者中，以女性為主佔比7成，並且以30～50歲為大宗，習慣一次購入2～3道菜色；同時，有40％消費者會再次回購。未來也會針對這樣的族群進行商品開發。

談到未來展望，薛東都表示，目前已在規劃與外送平台的合作，將下廚懶人包配送到家，也會在FamiSuper超市店型中購買。至於是否會上架其他外部通路？他則說，「他們願意我們也很願意，主要評估重點是產能的問題，行有餘力都很樂意！」

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責任編輯：林美欣

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。