Burberry裁員1,700人!撙節開支讓股價倒漲逾25%:百年經典格紋,為何魅力不再?
Burberry裁員1,700人!撙節開支讓股價倒漲逾25%:百年經典格紋,為何魅力不再?

重點一英國精品品牌Burberry宣布將裁員至多1,700人,佔全球人力18%,以因應銷售下滑並降低成本。

重點二:公司2025財年由盈轉虧,營運虧損300萬英鎊,營收年減17%,反映奢侈品市場挑戰。

重點三:裁員是廣泛重組計畫一部分,目標在2027年前節省1億英鎊;市場對此消息反應正面,股價一度大漲10%,更在過去5天內累積漲幅逾25%。

英國精品品牌 Burberry(博柏利)週三表示,由於銷售不佳且奢侈品市場日益波動,公司將裁減至多1,700個工作機會,約佔全球員工總數的18%,以削減成本並努力轉虧為盈。

Burberry 同時公布, 截至今年3月29日的2025財年,公司從前一年的獲利轉為年度營運虧損300萬英鎊(約為新台幣1,204萬元),營收也大幅下滑17%至25億英鎊(約為新台幣1,003億元)

此次裁員是 Burberry 更廣泛組織變革和成本節省計畫的一部分。公司預計, 這波裁員及相關措施初期可節省6,000萬英鎊(約為新台幣24億元),而與先前措施結合,目標是到2027財年實現高達1億英鎊(約為新台幣40億元)的年度總節省額。

Burberry 在聲明中表示,考量到地緣政治發展,當前的宏觀經濟環境變得更加不確定。裁員主要影響公司辦公室的職位,但也可能波及零售門市和工廠。

去年從其美國競爭對手 Coach (蔻馳) 加入並擔任 Burberry 執行長的喬舒亞·舒爾曼(Joshua Shulman),負責領導公司的轉型工作。

他週三在聲明中表示,儘管上個財年充滿挑戰,但他對 Burberry 的未來「比以往任何時候都更樂觀」,並相信公司將隨著時間推移實現永續獲利成長。

在中國市場跌跤,Burberry將度過「可怕的一年」

Burberry 在2025財年的營運虧損為300萬英鎊,相較於前一年高達4.18億英鎊(約為新台幣142億元)的營運獲利,可謂巨大轉折。

總營收從去年的30.2億英鎊下滑至25億英鎊,跌幅達17%。近年來,Burberry 在經歷了管理層與設計師變動、提高價格未能獲得消費者青睞,以及全球奢侈品消費放緩(特別是在其最大海外市場中國)等多重挑戰後,一直步履維艱。

投資公司 Wealth Club 經理哈金斯(Charlie Huggins)指出,Burberry 第四季同店銷售下滑6%是「顯著改善」,這可能顯示重振品牌的策略計畫正「獲得初步動能」。然而,他評論稱,2025財年對 Burberry 而言仍是「可怕的一年」(annus horribilis),「幾乎所有可能出錯的事情都發生了。」

哈金斯表示,儘管全球奢侈品消費者普遍「勒緊腰帶」,衝擊整個奢侈品產業,但 Burberry 所受影響似乎比多數同業更大。儘管財報表現不佳,但受到裁員和成本節省計畫消息激勵,Burberry 股價在倫敦股市開盤後一度大漲10%。

Burberry營收衰退的5大原因

1.主要市場銷售下滑,尤其是中國與亞太地區
Burberry營收大幅衰退,首要原因來自中國及亞太市場銷售顯著下滑。 2024年亞太地區銷售同比下降高達23%,中國市場同店銷售也下跌8%,美洲市場則衰退21%。

簡單來說,中國消費者過去十年推動奢侈品市場成長,但隨著中國經濟放緩、中產階級消費力減弱,Burberry等大眾奢侈品牌首當其衝。

2.品牌定位模糊與產品策略失誤
Burberry原以經典英倫奢侈品形象著稱, 但近年為追求潮流與大眾市場,產品大量商業化,格紋元素泛濫,導致品牌高端形象受損,假貨氾濫,無法吸引新客群,反而流失原有高端消費者。 同時,進軍高端皮具市場未能與Louis Vuitton、Chanel等頂級品牌競爭,品牌定位變得不明確。

「Burberry格紋」是什麼?
Burberry Check誕生於1924年,最初是作為品牌防水風衣的內裡設計,採用紅、黑、白、駝色交織而成的經典圖案。到了1960年代,格紋逐漸成為Burberry的代表性標誌,並廣泛應用於圍巾、配件等商品上,象徵英倫經典與高雅風格。1970年代開始,格紋羊絨圍巾問世,進一步強化品牌形象。Burberry格紋也獲得商標註冊,成為全球辨識度極高的時尚符號。

3.全球奢侈品市場需求下滑
疫情後的報復性消費逐漸消退,全球經濟增長放緩,奢侈品市場需求普遍低迷。Hermès等頂奢品牌因稀缺性與忠誠度較高,受影響較小,Burberry等大眾奢侈品牌則面臨更大壓力。

4.過度依賴促銷與溢價能力下降
為刺激銷售,Burberry過度依賴折扣促銷,導致品牌溢價能力下降。2024年營業利潤率大幅下滑,EPS(每股盈餘)下降40%,顯示盈利能力不穩。

5.債務增加與財務壓力
Burberry債務從4.6億英鎊激增至11億英鎊,利息費用大增,對淨利潤造成額外壓力。過去一年市值大幅縮水,甚至一度被剔除出英國富時100指數。

延伸閱讀:Burberry傳裁員400人、員工被告知2條路可走,市值也大蒸發!英國百年品牌怎麼了?
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資料來源:紐時CNBC

關鍵字: #商業模式
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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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