LVMH也扛不住!全球精品業大蕭條,包賣不出、公司市值狂瀉,發生什麼事
LVMH也扛不住!全球精品業大蕭條,包賣不出、公司市值狂瀉,發生什麼事

精品產業可能正面臨近年來最難熬的時期,多家奢侈品公司繳出黯淡的銷售成績,直白預告下半年業績恐怕也不會好轉,引發市場動盪。甚至世界首富頭銜常客的LVMH執行長阿爾諾(Bernard Arnault)也是今年身價衰退最嚴重的富豪。

奢侈品牌今年成績悽慘,10大品牌不到半年蒸發2,500億美元市值

開雲集團:下半年營收悲觀、市值跌至7年來的新低點

各間精品公司在今年迎來強烈逆風,自今年3月以來,歐洲10大奢侈品公司的市值已經蒸發多達2,500億美元。擁有Gucci、巴黎世家等品牌的開雲集團(Kering),今年7月公布的財報中,營業收入大跌42%至15.8億歐元,並預計下半年營業收入可能會降低30%。這番消息,使得開雲集團市值跌破360億歐元,創下2017年以來的最低點。

LVMH集團:市值蒸發百億歐元、執行長身價也跟著狂跌

即使是全球最大奢侈品集團、旗下有著75家品牌的LVMH也不怎麼好過,雖然勉強在上半年財報中營收只下滑1%,但獲利卻下滑8%,市值也在今年下滑約9%,蒸發上百億歐元。

且根據彭博億萬富翁指數,執行長阿爾諾(Bernard Arnault)今年迄今身價下跌近230億美元,是前500大富豪中資產衰退幅度最大者。

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Burberry是受創最重的奢侈品牌之一,在今年宣佈裁員400人,也更換了執行長。
圖/ Courtesy of Burberry

二線的奢侈品牌又是這股衰退中受創最重者。英國奢侈品牌Burberry在本月傳出裁掉多達400名員工,約占整體員工數的5%,甚至連執行長強納森.阿克羅伊德(Jonathan Akeroyd)也被迫走人。

只有少數針對超高端的品牌,例如愛馬仕(Hermès)仍然成績優異,今年第二季營收成長13%至37億歐元,在歐州及美國市場都繳出兩位數的成長幅度,不受到當前產業的逆風所影響。

精品業產業怎麼了?成也中國、敗也中國?

至於精品產業為何在今年如此悽慘,很大一部分原因在於中國市場出現嚴重衰退。開雲集團來自中國消費者的營收大跌了25%;LVMH在亞太市場的營收同樣有著14%下滑;Burberry在中國的營收同樣大跌20%以上,眾多仰賴中國市場的品牌都陷入困境。

事實上,中國本就是精品產業的關鍵市場,加上疫情解封後的報復性消費,一度讓精品產業迎來高峰,銷售成績在去年快速反彈。根據貝恩策略顧問公司的研究, 2023年中國消費者貢獻大約22%至24%的精品產業營收 ,單論中國國內的話也占到多達16%的規模,並繳出12%的年成長。

然而好景不常,中國經濟近來陷入停滯,第二季GDP成長4.7%低於外界預期,並是2023年至今最低增速,加上房地產危機、青年失業率激增等因素,都影響了中國消費者的支出。中國政府還在今年加強了打擊炫富,嚴禁包含不當曬奢侈品在內的炫富拜金內容。

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中國今年經濟發展不如預期,消費者紛紛撙節支出。
圖/ shutterstock

中國經濟表現不如預期下,多個奢侈品牌還遇到了退貨率大增的情況。《富比士》指出,BurBerry、歷峰集團(Richemont)等公司在去年雙11期間退貨率飆升至50%左右,遠高於精品產業30%的平均水準。

中國精品消費者現在變得更加精打細算。座落在東京鬧區的各間奢侈品牌門市,近來就湧入了大量中國買家,抓準日圓貶值的時刻以優惠價格購買心儀奢侈品。《日經亞洲》提到,一位6月赴日的中國男性消費者解釋,在中國要相當於36.8萬日圓才能買到的Bulgari項鍊,在日本只要30萬日圓就能入手。

這種情況也使得許多奢侈品牌出現亞太市場大幅衰退,唯獨日本地區營收上漲的奇特狀況。例如Burberry今年第二季在亞太地區的營收下滑了23%,只有日本市場逆勢上漲了6%──實際有相當大比例是在日本消費的中國旅客所貢獻。

精品業浴血奮戰!更便宜的奢侈品、更長的折扣活動,能栓住顧客嗎?

為了吸引中國消費者再次掏出荷包,一些奢侈品牌甚至在中國打起了價格戰,例如巴黎世家知名的Hourglass沙漏包在天貓上祭出了35%的折扣,不到2,000美元就能帶回家,比官網及其他主要銷售網站都要便宜。

這種促銷並不只是一兩家品牌的個別活動。凡賽斯、紀梵希等一眾品牌也都在電商網站上提供高幅度的折扣, 有的商品甚至價格對半砍,降價幅度達到50%以上 。奢侈品牌如此大幅度的促銷可說前所未有,根據《彭博社》報導,消息人士指出,高階品牌今年促銷的時間遠比去年更長,商品種類也從少數幾種一口氣增加到上百種。

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在中國銷售成績不佳的情況下,使得許多品牌在中國電商平台上掀起價格血戰。

尤其奢侈品牌一向很重視保值性,鮮少會在主要平台上大剌剌地擺出如此驚人的折扣幅度,這種狗急跳牆的作法也側面反應了各個品牌在中國遭遇的衰退有多麼嚴重。

不過,精品產業數位行銷公司Digital Luxury Group中國顧問單位總經理雅各.羅伊森(Jacques Roizen)認為,品牌在主要平台公然大幅度促銷並不是好作法,「這相當於在第五大道或香榭麗舍大道舉辦公開拍賣會。」

雖然疫情後的反彈讓各個奢侈品牌賺到手軟,今年市場的低迷相當於給予業界的警告,奢侈品並不是必需品,只要經濟狀況不如預期,一般消費者隨時都會捨棄這些高度溢價的商品。無論是開拓較不受景氣影響的超高端市場,或者建立品牌對消費者更不可或缺的價值,或許將成為部分奢侈品牌未來的方向。

延伸閱讀:全球富豪榜大風吹!馬斯克成了最有錢的輸家?黃仁勳是大贏家?

資料來源:金融時報BloombergNikkei Asia

關鍵字: #日本
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。
依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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