大阪王將悄悄上架台灣超市了!跟餃子の王將差在哪?一文拆解3種「以小搏大」戰略
大阪王將悄悄上架台灣超市了!跟餃子の王將差在哪?一文拆解3種「以小搏大」戰略
2025.01.06 | 新零售

最近在台灣的超市冷凍櫃裡,是不是發現來自日本的「大阪王將」冷凍煎餃悄悄上架了呢?

其實, 在日本有兩家名字裡都有「王將」兩個字的知名連鎖餐飲品牌,它們分別是「大阪王將」和「餃子的王將」。 或許你會好奇,這兩家「王將」之間到底有什麼關係呢?今天,就來聊聊其中一家「大阪王將」的故事。

說到大阪王將(簡稱大阪O),就不得不提一下餃子的王將(簡稱餃子G)。這兩家的關係,可能連一般的日本人也不是那麼清楚,不少日本顧客也常一時搞混,以為是同一家店。

由於兩家名稱極為相似,為了避免混淆,大阪O在幾年前特別將原本招牌設計中大量使用的紅色淡化(因為餃子G的Logo主色也是紅色),並加入黃色作為主色,藉此與餃子G的紅色做出區隔。

大阪王將.jpeg
大阪王將Logo,現以白色為主。

那麼,這兩家「王將」究竟是什麼關係呢?

其實,大阪O的創始人F,和餃子G創辦人K是親戚關係,F原本也在K的餃子G工作。 1969年,F決定自立門戶,並沿用「王將」之名開設了大阪O。然而,因為「王將」兩字的使用權引起爭議,大阪O和餃子G甚至為此對簿公堂。

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餃子の王將Logo保持原本的紅底及黃色配色。
圖/ 餃子の王將

最後,雙方達成和解,同意各自使用「大阪王將」和「餃子的王將」的名稱繼續經營。 因此,兩家原本可說是系出同源,現在則成為競爭對手,各自在市場上佔有一席之地。

既然都叫「王將」而且都賣餃子,那這兩家規模一樣嗎?其實,從規模上來看,兩家公司還是存在一定差距。 「餃子的王將」(餃子G)的規模明顯更大,營業額約為日幣1,014億元,旗下擁有741家店,而且幾乎都是餃子專門店,可以說是將餃子事業做到極致。

「大阪王將」(大阪O)則是由一家控股公司所擁有,旗下店鋪共有451家,其中餃子專門店為340家,營業額為日幣214億元。 那麼,面對規模更大的競爭對手餃子G,大阪O有什麼特別的策略來做出差異化呢?

位居老二,就必須走自己的路

既然餃子G的規模如此龐大,大阪O為什麼不選擇正面迎戰,而是要走差異化路線呢?主要原因就在於雙方的資源和實力差距。

前面提到,不論是營業額、店鋪數量還是資本額,餃子G都擁有明顯的優勢。大阪O的營業額只有餃子G的五分之一,餃子專門店數量也只有對方的一半左右,資本額更是餃子G為2.5倍。

在這種情況下,如果大阪O選擇和餃子G硬碰硬,正面對決,會很辛苦。相反地,如果大阪O選擇多通路策略,避開與餃子G的正面衝突,就能減少競爭帶來的衝擊,擁有更高的經營自由度,更有利於自身的發展。

那麼,大阪O究竟採取了哪些多通路策略呢?以下列出幾點大阪O和餃子G在經營策略上的不同之處:

策略1:食品製造的發展主軸

從營業額、店鋪數量等數字來看,大阪O和餃子G之間確實存在著一定的差距。一般來說,市場上的領頭羊往往可以享受到「領先者優勢」(First-mover advantage),例如部分消費者可能因為餃子G是市場上銷售量最多、店鋪數量最多的品牌,而優先選擇到餃子G消費。

然而,如果我們換個角度來看,把大阪O定位成「以餃子工廠為本業,跨足餐飲市場,並做到市佔率第二」的話,情況就完全不同了。

大阪O在他們的企業理念中提到,他們是以食品製造商為核心出發的公司,餐飲只是這個核心事業的一部分。 因此,他們在策略規劃上,是以工廠製造的角度來思考整體事業的發展。 除了經營餐飲店之外,大阪O營業額和獲利的主要來源,其實是他們的食品事業,也就是將冷凍產品銷售到超市等零售通路。

大阪O冷凍食品在日本零售市場的佔有率相當驚人。冷凍水餃方面,大阪O以7成的市佔率遙遙領先其他競爭對手;冷凍煎餃方面,也僅次於世界級的食品製造商味之素。

因此,對許多日本消費者來說,大阪O是「跨足餐飲業的第一名冷凍水餃工廠」。大阪O選擇以食品製造為核心,與餃子G做出市場區隔,並藉由冷凍食品工廠的強大製造實力,取得市場領先地位,進而享受到「領先者優勢」帶來的效益,提升實體店鋪的來客數。

這樣的策略,讓大阪O成功避開了與餃子G的正面競爭,走出了一條屬於自己的道路。

策略2:透過加盟補強店鋪事業的資源

前面提到,大阪O是以食品製造商為整體的核心事業。那麼,大阪O的餐飲事業和餃子G的餐飲事業有什麼不同的地方呢?

最大的差異就在於經營模式。餃子G全731家店中,直營店為545家,加盟店為186家,加盟比例為25%。而大阪O的餃子專門店,全340家店中,直營店僅有42家,加盟店則高達298家,加盟比例高達87%。由此可見,餃子G的經營模式以直營店為主,而大阪O則是以加盟店為主。

為什麼大阪O不積極拓展直營店呢?正如前面所說,大阪O將自身定位為食品製造商,因此會優先將資源投入到核心事業,也就是冷凍食品的生產製造。例如,大阪O在2024年宣布將投資日幣60~70億元興建一座年產能2萬噸的冷凍餃子工廠。他們認為,透過強化工廠設備,可以提升產品品質、穩定供貨,並壓低價格,將產品競爭力最大化,這對整體事業發展是最有利的。

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大阪王將在官網說明的餃子製造過程。

當然,餐飲店鋪對大阪O來說也非常重要,只是在資源有限的情況下,必須將資源優先分配給工廠和產品開發。因此,用於開設直營店的資金就會受到限制。相對地,由於大阪O工廠的產品競爭力強大,因此可以吸引許多看重產品品質穩定性的業者加盟。這些加盟店的加入,正好可以彌補大阪O在店鋪拓展方面的資金不足。

利用強大的工廠和產品能力來擴展加盟店,確實是與資金雄厚的競爭對手抗衡的一種可執行策略。

略略3:以店鋪帶動冷凍食品銷售

在海外市場的拓展方面,大阪O和餃子G的策略也截然不同。餃子G曾在2005年進軍中國大陸市場,巔峰時期店鋪數量達到6家,但在2014年因持續虧損(上億日幣),最終退出中國市場。目前餃子G在海外僅剩下台灣的2家店鋪。

相較之下,大阪O在海外市場的投入程度遠遠超過餃子G。目前,大阪O在全球6個國家和地區擁有20家店鋪。一般來說,日本餐飲企業在海外拓展時,通常會選擇集中火力在特定市場,例如美國、中國大陸或東南亞等地區,先建立起品牌知名度和穩定的營收,再逐步擴展到其他地區。

然而,大阪O的海外布局卻呈現「遍地開花」的狀態,平均每個國家或地區不到4家店。為什麼大阪O不選擇集中火力,而是將戰線拉得這麼長呢?仔細觀察大阪O近期的動作,或許可以看出一些端倪。

2023年10月,大阪O宣布將在台灣的超市通路銷售冷凍水餃。台灣人經常到日本觀光,因此對大阪O來說,台灣消費者並不陌生。加上大阪O在台灣的熱門地區也設有實體店鋪,即使沒有去過日本,台灣消費者也可能對這個品牌有所耳聞。

在品牌知名度已經建立起來的情況下,大阪O選擇進軍台灣的冷凍食品市場,可說是水到渠成。由此推測,大阪O的海外拓展策略,很可能與日本市場相同,都是以食品製造為核心,將冷凍產品銷售到零售通路。

大阪O先在海外開設少量店鋪,一方面可以建立品牌知名度,另一方面也可以收集市場訊息,了解當地消費者的口味和喜好,作為日後推出冷凍產品的參考。這種「以店鋪帶動冷凍食品銷售」的海外拓展模式,不僅與餃子G截然不同,在日本餐飲業者中也相當少見。

雖然在實體店鋪的規模上,大阪王將位居第二,但它透過差異化策略,在冷凍食品市場取得領先地位,並運用這種優勢,帶動其他通路的發展,這種做法確實值得借鏡。

話說回來,在台灣超市銷售的大阪王將冷凍水餃,你試過了嗎?大阪王將能否複製在日本市場的成功經驗,在台灣的冷凍食品市場也取得一定的佔有率呢?你怎麼看?

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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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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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