只為王品,Foodpanda狂砸百萬背後算盤是?台灣最大餐飲集團為何改嫁熊貓?
只為王品,Foodpanda狂砸百萬背後算盤是?台灣最大餐飲集團為何改嫁熊貓?
2024.10.18 | 新零售

「這是Foodpanda登台12年來,第一次一口氣上架這麼多間餐廳。」美食外送平台Foodpanda總經理黃逸華難掩驕傲說道。而她口中指的是,王品集團旗下橫跨21個品牌的314間餐廳。

今年中,Uber Eats與王品的4年合約一到,虎視眈眈已久的Foodpanda便出手搶親,只用了一個月就將金流、資訊流以及行銷資源串接到位,在10月1日正式上線王品旗下21個品牌、共計380道餐點。

【新聞圖片3】10月31日前foodpanda用戶可輸入指定優惠碼「王品五百」獲得500元美食金,於
10月底前輸入指定優惠碼「王品五百」即可獲得500元美食金。用於王品旗下21個品牌點餐優惠。
圖/ 王品提供

上線至今每日業績破百萬,王品成Foodpanda暢銷前三

Foodpanda迎娶誠意十足,在最珍貴的App頭版版位放上王品集團數10個品牌logo,十足吸引消費者眼球。

另外,Foodpanda還祭出大手筆優惠,在10月底前輸入指定優惠碼「王品五百」即可獲得500元美食金。即便該優惠每日數量有限,且有滿額使用限制,消費者至少需下單3次才能將500元折扣使用完畢,但若以首週即有逾2萬名Foodpanda用戶下單王品餐點的數量來算,Foodpanda每週將發出近百萬折扣優惠。

FoodpandaX王品集團上線慶.jpg
Foodpanda迎娶誠意十足,不僅在一打開app介面的頭版版位,有著以「王品集團上線慶」一字排開的數十個集團品牌Logo,十足吸引消費者眼球。
圖/ app截圖

Foodpanda以最高規格禮遇,果然讓王品上線兩週就躋身全平台業績第三名的品牌,且Foodpanda透露,王品上線至今,每日業績都突破百萬元。

王品集團營運長李威進在10月18日記者會上指出,光上線第一週,本來外帶佔比就高的石二鍋,立馬賣破1萬鍋。王品集團整合企劃部總監常自助則說道,上線Foodpanda也帶動王品整體外帶外送業績成長近兩成,尤其在牛排類、鐵板燒品類餐點有1~2倍以上倍速增長。

雖有蜜月期的甜頭挹注,但這些初期業績成長,恐怕並非王品移情別戀的主因。以王品今年前9個月平均18億元的月營收來看,每日多加100萬元的外送平台業績,也不到營收2%。

王品真正看上的,應是Foodpanda手握的數據。

手握國內最高外送平台滲透率,數據成王品點頭關鍵!

「選擇Foodpanda沒有別的原因,最主要考量是該平台擁有全台最高的用戶滲透率。」李威進指出,全台有73.6%外送消費者使用Foodpanda,若以滲透率來看,Foodpanda是實至名歸的外送龍頭,且論店家數也是覆蓋率最高。

在這個展店選址、研發菜單都講求消費者數據的年代。王品雖以年營收200億元穩坐觀光餐飲類股霸主,但若真要論國內餐食賣最多、最懂消費者飲食喜好的,恐怕還是非超商莫屬。以統一超、全家近年鮮食佔比推估,超商光賣餐點就超過300、400億元營收規模。

王品集團於foodpanda上線以來,每日均突破百萬業績紀錄,展現消費者對王品餐飲品牌的高度認可.j
與外送平台合作,王品集團能掌握到許多過往難得到的大數據與消費觀察。
圖/ 王品提供

「一般餐飲集團在銷售規模與店數上註定無法像超商、超市等流通業者手握大數據,能即時掌握一地商圈的生態與消費者喜好。」一名資深餐飲業專家觀察,因此 與第三方平台合作打團戰,成為餐飲集團生存之必要

李威進也指出,王品與Foodpanda合作才短短兩週,就從數據中收穫到不少新洞見。例如透過Foodpanda分析,得知全台最愛吃牛排的區域為新北市與桃園市,而最愛在吃西餐時搭配濃湯的是彰化人,另外高雄人則是喜歡在吃火鍋時加點冰沙,這項附餐的點單比例,在高雄地區高達20%。「這些從大數據分析出的消費者喜好,都將成為集團持續優化菜單、堆疊業績成長的養分。」李威進說道。

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宣布併購後動作頻頻,Foodpanda在做最後衝刺?

從這個角度來看,王品選擇覆蓋率最高、最多用戶的Foodpanda再合理不過。

但目前真令外界霧裡看花的,恐怕是Foodpanda究竟葫蘆裡賣的是什麼藥。自從5月Uber Eats宣布將以現金併購Foodpanda,外界原以為後者會就此陷入停滯,待併購結束後再重新出發,但近6個月來Foodpanda對外動作頻頻,不僅7月找來男星林柏宏、歌手9m88等大咖擔任代言大使,9月也舉辦活動響應交通部「道安守門員」計畫,推出一系列外送員安全獎勵計劃及符合職安署規範的外送員第三人責任險。這些都已超越Foodpanda尋常的宣傳力道,不少業內人士直呼「看不懂」。

雖然黃逸華指出,這是因為併購案尚未審核通過,變數仍多,團隊持續全力以赴,要讓外界看見平台所有營運如常進行。

但究竟背後,是Foodpanda團隊想「拚一波」,在正式併購前把煙花做到最大,還是併購條件中藏有什麼樣的業績但書,甚至是早就看準公平會不會過關,終究得要靠自己。

一切恐怕只能等到併購案底定,水落石出的那一刻才會揭曉。

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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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