統一超營收破3千億!羅智先揭2關鍵,山東統一銀座退場、菲律賓小7變小金雞
統一超營收破3千億!羅智先揭2關鍵,山東統一銀座退場、菲律賓小7變小金雞
2024.05.31 | 新零售

「雖然外在環境不穩定,但統一超經營團隊仍寫下歷史新頁。」這是統一集團董事長羅智先在今年統一超股東會的開場白。

統一超去年合併總營收新台幣3,170億元,首度跨越三千億門檻。而這三千億代表的不僅是全台近7000家小七,而是統一超商及旗下包含星巴克、康是美等零售事業群,總店數超過1萬兩千家的整個零售帝國所締造的業績。

然而隨各品牌店數持續增加,統一超營收續創新高已不是新聞,超商老二全家去年也已996億元合併營收寫下新高,預計今年突破千億大關。

但難得的是,統一超在規模持續擴大的條件下,淨利也同步增加。

無畏大環境因素,統一超獲利仍寫歷史次高!

致股東報告書指出,2023年統一超稅後淨利達126億元,不僅是相較前年增長16億元,也是統一超在2017年賣掉上海星巴克,口袋一次入帳大筆盈餘外,最高的年度稅後淨利。

這樣的挑戰有多難?就像羅智先說的,去年全球經濟環境不甚穩定,台灣不只2023年經濟成長率下修至1.42%,消費者物價指數也年增 2.5%,整體物價已連二年超過通膨警戒線,這對站在民生消費第一線的超商影響甚鉅。

看向對手全家,即便去年營收增長9%,但因為營業費用增長近10%以及處分多筆不動產、廠房設備與投資利益,全家在去年稅後淨利年減10.9%。

守成不易,羅智先在股東會上接受媒體提問時,透露2點統一超淨利穩健增長的關鍵:

關鍵1:菲律賓今年達4000店,貢獻母公司10億元獲利

首先,海外版圖的整頓,是統一超獲利強勁的功臣之一。細看統一超財報,菲律賓7ELEVEn幾乎可說是統一超旗下最會賺錢的轉投資孫公司。據財報顯示,Philippine Seven Corp.去年獲利19.5億元,而母公司統一超認列利益超過十億元。

羅智先指出,目前在菲律賓的7ELEVEn店數逼近4000家,已具規模效益,且就現況來看,統一超在當地的超商產業幾乎沒什麼主要競爭對手,是「我們在菲律賓,可說是一個人的武林。」

但羅智先也保守說道,隨著超商市場的成長,還是可能在當地市場激發出別種零售樣態的需求,未來是否有其他主要玩家加入競爭,還得觀察,但目前菲律賓確實是統一超海外投資事業一大獲利亮點。

7-ELEVEN冷凍旗艦店即日起進軍金門,圖為全新開幕的下埔下門市。 (5).jpg
7-ELEVEN進駐菲律賓成績亮眼,目前在菲律賓的7ELEVEn店數逼近4000家;圖為門市示意圖。
圖/ 7-ELEVEN

另外,外界關心統一超在中國事業的虧損,羅智先指出上海、浙江兩地的超商,虧損逐步收斂中。據財報數字,統一超對上海7ELEVEn認列的虧損已從前年2.9億元,降低至去年的2.1億元,而浙江的認列虧損也從2億多元微幅降為1.9億元。

除了超商事業,統一超去年在中國多地還有200多家的銀座超市,羅智先也首度證實,已於今年4月正式退場。

關鍵2:中國事業虧損收斂、博客來轉虧為盈

山東統一銀座超市,是統一超自2005年投資的中國超市,曾是濟南最大連鎖超市,但營運狀況不佳,去年燒出2.4億虧損大洞,統一超認列損失達1.2億。

處分掉這樁事業,羅智先預期中國投資事業今年狀況更健康。「中國零售市場很大,但有趣的是它跟全球其他市場的表現就是不一樣。」羅智先指出,今年在海外事業除了繼續減虧,也會努力找到成功的經營之道。

博客來
據財報顯示,博客來去年成功轉虧為盈,全年度獲利達2,367萬元
圖/ 博客來

同樣止虧的,還有去年首季虧損700多萬,讓羅董「特別關心」的博客來。據財報顯示,博客來去年成功轉虧為盈,全年度獲利達2,367萬元。「一個組織在到達營運高峰後,沒有很順利轉型的話,就會需要一段時間過度。」羅智先語重心長地說道,尤其當市場出現其他競爭者給予消費者更多選擇後,消費者也會變得更加苛求。

羅智先指出,但目前經過努力整頓後,內部對博客來還是十分有信心,認為其核心元素還是極具競爭力,只是未來會特別加強系統與使用者介面的優化。

Foodomo是否大舉進攻外送市場?羅董:還有太多產業知識要學

回到超商本業,羅智先認為未來統一超一大重心會放在數位平台佈建。像近期市場最關注的外送平台合併,羅智先指出目前統一超旗下的外送foodomo市佔份額還很小,還有許多產業Know-how待釐清。

「foodpanda砸錢做成這樣,最後還是選擇退出,顯見這個產業還有很多東西需學習。」但羅智先也指出,利用數位工具更接近消費者,確實是零售趨勢,因此統一超仍不會放棄foodomo,將繼續嘗試找出能穩健營運的商模。

延伸閱讀:統一鮮食布局再強化!砸13.4億元買下華福食品大溪廠、6億元增資Foodomo

責任編輯:李先泰

關鍵字: #統一超商
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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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