徐旭東：遠東也要混血式零售！最老的寶慶店跟最新的大巨蛋，將成業績大動能|數位時代 BusinessNext

徐旭東：遠東也要混血式零售！最老的寶慶店跟最新的大巨蛋，將成業績大動能

新冠疫情陰霾過去，百貨業者業績開始反彈。遠東百貨的大型商場、老店改建計畫也在此時準備發動。

寶慶店、大巨蛋將成2大動能！遠東SOGO CITY目標首年破百億

談到未來的成長動能，徐旭東指出，還要繼續展店。

在百貨事業方面，擁有51年歷史的遠百寶慶8月將啟動拆除，規畫原地重建一座高規格、新風貌的百貨商場。「寶慶是我們的第一間店，也是台灣第一間真正的百貨，」徐旭東談起遠百寶慶時，言談中透露滿滿情懷。不過超過半世紀過去，如今空間也逐漸不敷使用，「興建時是依照那時候的標準，現在看來不夠高、不夠大，怎麼改都不行，所以沒有辦法，打掉全部重來。」

另外，遠東大巨蛋SOGO CITY商場的進度也受到業界關注。這一座商場共4區，營業面積約3.8萬坪，提供2,200個汽車、3800個機車停車位，另還有56台遊覽車規模，內部包括餐飲、物販、娛樂跟親子等業者，將成為台北市最大量體的購物中心。而且地理位置位於信義區、東區商圈中間，串連台北市2大商圈。就連誠品生活董事長吳旻潔都透露，看好大巨蛋商場落成的商機，是誠品24小時書店選擇在松菸落腳的重點原因之一。

遠東SOGO百貨董事長黃晴雯指出，「大巨蛋是一個全球化的Mall，也會是一個消費聚落。」遠東大巨蛋SOGO CITY將結合球場運動休閒產業，與周邊的古蹟文化、民生消費、藝文展覽、飯店觀光場域產生互動，讓百貨零售生態圈更升級。她強調，「必須跳脫過去對於Mall的想像。」

遠東大巨蛋SOGO CITY計畫在今年第四季開始部分營運，目標2025年第一季全區營運，而且目標在營運首年就要突破100億元新台幣營業額，打破先前遠東SOGO復興館5年達成業績破100億元的紀錄。

量販老三怎麼走？愛買展開新店型測試

量販店愛買在2022年營業額也達到132.4億元新台幣，而且近年來深化電商、外送服務有成，在2022年網購業績也達到了14.2億元，相較前一年成長了37%。

近年來，統一買下家樂福、全聯福利中心買下大潤發，整體量販業版圖大挪移，談起身為市場老三的心情為何？徐旭東提起一次與外國朋友交流的談話，「他說量販店最大的希望，就是我們。」他進一步解釋，由於遠東百貨旗下有量販、百貨等等多種業態，而且結構、分店數都不太，因此若是要調整、轉型都比較容易。等到體質調整妥當，也可以再進一步擴大分店數，「要我們再開出50間、200間都可以！」

談起未來轉型的方向，徐旭東認為，大型量販店的時代已經過去，但如果要展開中小型店舖也要能更精準瞄準顧客需求。因此近年來愛買有針對既有店開始進行轉型實驗，來測試市場需求。

責任編輯：林美欣

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。