日本Skylark華麗翻身!拆解背後2謀略:為何全家、王座、三商⋯餐飲集團都拚上市?
日本Skylark華麗翻身!拆解背後2謀略:為何全家、王座、三商⋯餐飲集團都拚上市?
2024.12.09 | 新零售

近年,服務業積極叩關資本市場已成趨勢,無論是航空、餐飲、運動或零售,皆可見其身影。這股浪潮也席捲鄰國日本,其服務業發展甚至跑在台灣業者之前。

究竟是什麼原因,促使這些業者爭相投入資本市場的懷抱?這次,我們將以日本餐飲業為例,探討這些業者上市上櫃的動機,以及如何運用資本市場的力量強化自身體質與競爭力。

為何中小型餐飲業者上市意願更強烈?

觀察日本餐飲業的上市趨勢,可以發現,除了大型餐飲企業外,也有不少中小型業者選擇上市上櫃。以台灣民眾較熟悉的品牌為例,客美多咖啡(Komeda's Coffee)2016年上市時營業額約46億台幣,鳥貴族(Torikizoku)2014年上市時營業額約40億台幣,大阪王將(Osaka Ohsho)2011年上市時營業額約49億台幣,吉豚屋(Katsuya)2007年上市時營業額約45億台幣。

事實上,50億台幣的營業額在日本餐飲業營業額排行中,大約落在70名之後。

而統計2006年至2016年這十年間,日本共有29家餐飲企業上市上櫃, 其中19家營業額低於50億台幣,占比高達65%。由此可見,日本中小型餐飲業者似乎更積極擁抱資本市場。

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日本燒鳥居酒屋品牌鳥貴族目前在台已規劃開3號店,預計餐廳將落腳在光復北路上、大巨蛋對面。
圖/ shutterstock

企業的終極目標:提升附加價值

那麼,究竟是什麼動機驅使這些企業上市?

產品生命週期(Product Life Cycle)的概念相信大家並不陌生。有趣的是,餐飲業者上市前後的發展過程,與產品生命週期有著異曲同工之妙。無論是處於成長期或衰退期,企業的終極目標都是「提升附加價值」,而借助資本市場的力量,則成為業者實現目標的重要手段。

接下來,我們將 以日本大型餐飲集團SKYLARK HOLDINGS CO., LTD.(旗下擁有Skylark洋食品牌)為例,分析其近年來的發展策略,推論其上市動機,並探討日本餐飲業者如何運用資本市場提升競爭力。

「提升附加價值」爲何跟資本市場有關係呢?餐飲業看似穩定,但在面對大型經濟災難時,財務脆弱度卻不容小覷。 以日本餐飲巨頭SKYLARK為例,2019年疫情爆發前,其自有資金高達287億台幣,但僅僅一年後就銳減至246億台幣,蒸發了14%,相當於41億台幣。 此外,日本SKYLARK在19年推測因有利息的借款等,當年需支付的利息高達8億台幣。

也因爲這些資金變化對餐飲業影響巨大,如何活用資本市場的特性,對日本餐飲業者就是一則重要的命題, 相較於傳統貸款,資本市場具有無需支付利息、規模槓桿等優勢,成為餐飲業籌措資金的重要途徑,也成為企業發展的重要里程碑。

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SKYLARK集團旗下餐廳Gusto即為日本SKYLARK餐廳前身,日本最後一家SKYLARK已於2009關閉。至於台灣的Skylark餐廳,則從1996年營運至今。

進入資本市場的下一步:投資、併購

那餐飲業者在成功進入資本市場後,要如何運用資金提升附加價值呢?

以日本SKYLARK為例, 主要策略聚焦於「投資」和「併購」。 這兩項措施都需要龐大的資金投入,相較之下,人力政策(留任,尋才等)雖然也需要資金,但需求的資金規模遠不及前兩者。

透過投資和併購,餐飲業者可以擴大規模、提升品牌影響力、拓展新市場,甚至導入新技術、優化供應鏈,進而提升產品和服務的附加價值,增强企業抵禦風險的能力。

方法1:投資

2021年,隨著疫情趨緩,日本餐飲巨頭SKYLARK宣布計劃透過公開募股籌措近100億台幣資金, 用於提升生產效率、IT投資、海內外展店,以及最重要的——業態調整和舊店鋪改裝。 SKYLARK預計將投入約20億台幣進行店鋪改裝,顯示其對於提升附加價值的決心。

對於餐飲業者而言,提升附加價值除了透過廚藝技術提升餐點品質外,店鋪改裝也是一種相對低風險的策略。裝修工程只要按照設計圖施工完成,就不需擔心產品品質不穩定或員工技術差異所帶來的風險,能有效確保顧客體驗的一致性。

然而,硬體改裝需要龐大資金,透過資本市場籌資成為餐飲業者解決資金需求的有效方案。

方法2:併購

上面提到日本SKYLARK計畫籌措臺幣100億元資金,用於旗下超過15個不同規模的品牌,預計這筆資金將類平均分配,使旗下各品牌皆有機會受惠。而跟金額會類平均分佈到不同品牌概念完全不同的是,金額集中的「併購」。

今年9月, SKYLARK宣布以接近51億台幣收購九州烏龍麵品牌「資さんうどん 。 台幣51億可不是一個小數字, 這項併購案的資金來源,也可能是部分利用資本市場籌措,以平衡利息支出和融資成本。

疫情深刻改變了消費者的生活型態和消費習慣。SKYLARK旗下品牌多為餐廳型態,產品單價較高,要觸及更日常、低單價的消費場景不容易。

而在併購單價低,日常用途的「資さんうどん」之後,有助於SKYLARK拓展不同客群,滿足多元化的消費需求,進一步提升集團在消費者生活圈的整體附加價值,鞏固市場地位。

靈活運用資本市場才是關鍵

從日本SKYLARK的案例來看,企業上市後並非一成不變。 SKYLARK在1984年上市後,曾於2006年選擇下市。原因在於當時SKYLARK面臨業績衰退,需要大規模改革。

然而,若要取得眾多股東和關係人的合意,改革速度勢必減緩。因此,下市後,SKYLARK與精簡的股東結構,能加速決策,使改革成效更快顯現。

待改革成功,策略奏效,且營運步入獲利軌道後,SKYLARK判斷大規模投資擴展的時機到來,需要再次運用資金,便於2014年再度上市,靈活運用資本市場籌措資金,發展至今。

由此可見,如同產品生命週期,企業發展也各有不同階段,會以不同方式進出資本市場。台灣近期服務產業上市櫃潮湧現,期待這些企業能運用資金,提供更多元附加價值,為消費者帶來更豐富多元的選擇。

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本文授權轉載自:商社男的外食迷宮

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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