【觀點】一杯檸檬紅茶,如何定義了摩斯漢堡?為何進軍「得來速」可能不是好主意?
【觀點】一杯檸檬紅茶,如何定義了摩斯漢堡?為何進軍「得來速」可能不是好主意?
2024.10.01 | 新零售

經營摩斯漢堡的上櫃公司安心食品,日前公布2024年上半年合併營收30.09億、年增2.64%,創同期新高。但同時,營業利益0.14億、年減37.2%,創同期次低。

更能透露警訊的是,稅後純益6,755.8萬,年減23.9%。 其中,第二季營業虧損253萬,雖然在業外挹注下,稅後純益拉至3,480.5萬,但仍出現年減36.9%的慘況。

大家都在關注,摩斯漢堡開始走向虧損了嗎?而這時,摩斯漢堡給了一個說明與鋪墊。

摩斯本業告急,問題真的在價格太低嗎?

摩斯漢堡表示,Q2本業虧損,主要是受到電費、工資等成本上漲所致。但全台各產業,也是持續性地面臨電費與工資逐步攀升的狀況,因此以這兩點作為虧損主因,確實令人困惑。

不過,後續倒是帶出了重點,也就是摩斯漢堡準備以漲價來因應盈利危機。

其實,漲價不是大問題,每年企業都應適度調整損益結構,cost down或漲價都是合理的經營邏輯。但,摩斯漢堡的價格一向不輸其他速食業者,因此漲價難免在輿論風向上趨於劣勢。

另外值得注意的是,摩斯漢堡最近持續進攻得來速市場。

日式速食定位:高價、精緻、份量較小

來自日本文化的速食店摩斯漢堡,與來自美國文化的速食店麥當勞、肯德基、漢堡王等,在體驗上有明顯不同。

先不提「被漢堡耽誤的檸檬紅茶專賣店」這迷因般的定位,日式文化對產品的專研,摩斯漢堡就是有辦法將紅茶做到出色,並且還可以選擇加上檸檬片。

再者,摩斯一向被民眾定錨在「高價、精緻、份量較小」的速食店。從一包包的封裝萵苣,就可看出其對品質與食安的執著,但相對其他連鎖速食店如麥當勞、肯德基而言,摩斯也有給人「出餐相對慢」的印象。

不過,也正是因為這樣的差異化,摩斯在台灣市場仍然站穩老二位置,培養出一眾喜愛日式速食的消費者。

摩斯搶攻得來速,為何不是好主意?

摩斯漢堡車道店目前一共有五家門市,分別是台東新生店、高雄右昌店、桃園正光店、嘉義新民店,以及台南北安店,選址目前都以租金相對合理的區域為主。而這樣主打「免下車免接觸」的服務,也在疫後逐漸顯著。當然,更重要的是,看見了麥當勞開闢的「得來速」戰場。

「得來速」Drive-Thru,本來是泛指速食店免下車快速取餐的商業模式,但2006年時,台灣麥當勞直接註冊了「得來速」三個字,成為專利。因此,其他如肯德基只能用「點餐車道」,而星巴克則用「車道型門市」來指涉得來速。但本文以下,還是持續用「得來速」來描述附設取餐車道的速食店商業模式。

要先說明的是,麥當勞得來速的成功,未必適合摩斯漢堡。

麥當勞一向以房地產著名,比起「被漢堡耽誤的薯條專門店」,可能「被速食耽誤的地產專家」更適合麥當勞,也因此,麥當勞發展得來速就相當合理。

租更大的土地提升人流,實現「車子開進來、餐點帶出去」,加上麥當勞出餐夠快又價格實惠,種種因素都為得來速的商業模式加分。

反觀摩斯漢堡,開設得來速店型就意味著更高的建置成與攤提成本,如果賺得回來當然事小。但回頭來看摩斯漢堡過往的定位,出餐相對耗時、相對較高的售價,對得來速的商業模式都較為不利。

話說回來,份量相對小,倒是頗適合在車上快速解決餐點的,但再想想那精緻的米漢堡,相對不適合在車上食用,畢竟米飯更可能掉落,也可能有更多醬汁流淌。(補充說明:一邊開車一邊吃速食是危險駕駛,購買得來速請停好車或帶下車食用)

整體來說,摩斯漢堡走得來速的模式,獲利條件不如麥當勞。截至目前,摩斯只有5家附設得來速的門市,是否持續擴張?仍待摩斯漢堡就實際經營數據評判,只是目前判斷起來,不容易取得好成績就是。

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責任編輯:李先泰

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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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