Uber Eats攜手好市多首月成績出爐!平均貴10%會員照下單:2大啟示將改寫外送流血戰?
Uber Eats攜手好市多首月成績出爐!平均貴10%會員照下單:2大啟示將改寫外送流血戰?
2025.08.13 | 新零售

Uber Eats近期公布與好市多合作外送的首月成績單,結果超乎外界預期的亮眼。

原本預估首波合作品數能突破百項就算多,但據指出Uber Eats,首月平台就上架了近2,000款商品,以好市多一間賣場通常只有大約3,600種SKU(商品單位)來算,幾乎過半數好市多商品都能在Uber Eats上點得到。

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目前與好市多的合作外送分為兩種模式,一般小單是透過Uber Eats原有外送員接單,但遇到體積、商品數較大的訂單,則由第三方駐店於好市多的合作車隊,騎著專屬的三輪機車接單送貨。
圖/ Uber Eats提供

再來是服務上線之初,消費者發現Uber Eats提供的好市多外送商品,存在不小價差,即便是雙會員用戶(同時擁有Uber One、好市多會員),在平台上點的商品也比賣場內貴上大約一成。

不過結果顯示,這並沒有成為消費者下單的阻礙。據Uber Eats揭露數據,好市多內湖店在尖峰時段創下「每分鐘一單」的紀錄、北投店則出現近3萬元的外送訂單,創下Uber Eats單筆金額最高紀錄。

且就平台觀察,有7成訂單為品項數大約在4件上下的小單,但以好市多賣場的商品單價來看,一張訂單4件商品恐怕就已突破千元,是外送平台尋常客單價(約300元)的3倍之多。

而這給Uber Eats揭示的一項重要意義便是: 提供對的服務,確實能讓外送脫離價格戰的血海。

體驗勝過價差!服務價值讓平台脫離價格戰血海

不管是什麼市場,一開始唯有價格,能推動消費者改變行為,再來就得靠體驗與服務。連續創業家、餐飲科技專家蕭至瑋強調,隨著外送平台市場愈來愈成熟,業者不可能永遠只靠補貼優惠的行銷價格戰,「此時,訴求新的體驗來教育消費者,才是指標型業者致勝關鍵。」

在此次的案例中,Uber Eats提供的服務便是讓消費者省下大老遠開車去好市多、走過百坪賣場、越過排隊人龍的時間。而從目前短短一個月的初步成績來看,這樣的服務確實有打動消費者的價值,即便有明顯價差還是讓消費者願意下單。

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在好市多熱門外送品項中,不乏許多自有品牌科克蘭的商品,顯見其品牌力讓消費者就算多付一點跑腿費,也想入手。
圖/ Uber Eats提供

純餐飲商家近飽和,生鮮雜貨成外送必要成長動能

另一個與好市多合作的啟示則是: 獨特選品、商品力確實重要。 無論外送平台或一般電商,「沒有選品力、每個通路賣的大同小異。」是業內人士評價現今台灣線上零售業最常聽到的問題之一。

Uber Eats × 好市多熱門前十大排行榜:(6 月 30 日至 7 月 30 日)

科克蘭 美式大烤雞 1450克
科克蘭 豪華凱薩沙拉
空運美國華盛頓櫻桃 907公克
科克蘭 全脂鮮乳 1.89公升 × 2瓶
科克蘭 烤雞大腿 8入
空運美國藍莓 510公克
科克蘭 冷凍帶尾特大養殖生蝦仁 2磅/908公克,每磅31-40隻
產銷履歷 香蕉 1.4公斤
KeepCool 好市多插圖購物袋 1入
科克蘭 三層抽取衛生紙 120張 × 24入

在本次Uber Eats揭露的十大熱銷商品排名中,有六項是好市多自有品牌科克蘭的商品,可見平台若有足夠號召力的品項,也能達到吸引消費者、甚至加價也買單的效果。此外,透過對熱門品項的觀察,不管是Uber Eats自身或平台商家,都能回頭強化其在生鮮雜貨外送上的選品策略。

餐飲以外的生鮮雜貨市場,對外送平台越來越重要。從Uber於8月6日公布的最新一季財報來看,外送事業(Delivery)不只業績年增率達20%,超越運輸交通事業(Mobility)的成長力道,EBITDA(税前息前折舊前淨利)的獲利,年增率也高達25%。

力拼每月30單用戶黏著度!與好市多合作能否長久?

蕭至瑋認為,Uber要維持成長動能,強化餐飲以外的雜貨外送成必選題。原因是,即便國內兩大外送平台仍表示每年總商家數穩健成長,但不可否認,8~10萬家的合作店家數,幾乎已是國內願意加入外送的餐飲業者的天花板。

Uber  Eats優市
即便Foodpanda旗下的雲端超市:熊貓超市在日前黯然收場,但是Uber Eats對旗下優市仍信心滿滿,認為其對耕耘生鮮雜貨市場仍有一定助力。
圖/ Uber Eats

換言之,看向基數更大的零售通路店家,才可能繼續維持外送平台的高成長,這也是為何近年兩大外送平台更積極強打生鮮外送,撬動外送市場往即時零售這塊更廣的版圖移動。

知情人士也指出,Uber 團隊當前的主要目標是提升用戶在叫車服務以外的下單頻率,「以每人每月30筆的非叫車訂單為努力目標」,強化會員在使用外送以及物流送貨上的服務黏著度。

不過即便Uber Eats與好市多目前的首月合作成績亮眼,看似雙贏,但兩者能否合作長久仍值得關注。蕭至瑋指出,對Uber Eats來說,當好市多外送業績蒸蒸日上,也有好市多收回去自己做的風險,「畢竟這對強化其電商事業銷售,絕對有顯著幫助。」

另一方面,對好市多而言,當會員越來越習慣用外送,取代進入賣場採購,「因為外送客單價相較進賣場,一定比較低,長期下來是否會侵蝕原本的銷售基本盤,也有待觀察。」

延伸閱讀:好市多外送「一個商品兩種價」!揭密量販巨頭終極盤算:用2成價差,換你一張會員卡
好市多夯品直送到家!Uber Eats結盟Costco,全台14門市6/26起支援「採買外送」新服務

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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