賣香水賣到上櫃!光速火箭靠電商腦打造爆款香氛:年銷44萬瓶進帳7億元,直男搭檔如何辦到?
賣香水賣到上櫃!光速火箭靠電商腦打造爆款香氛:年銷44萬瓶進帳7億元,直男搭檔如何辦到?
2025.10.03 | 新零售

台股首檔「香水股」光速火箭在10月1日舉辦上櫃前業績發表會,自去年10月興櫃,預計11月前轉上櫃。

比起其他居家生活類股業者,多半只做香氛商品的經銷生意,光速火箭是國內首家僅憑銷售自創香氛、香水品牌,就做到年營業7億元,足具掛牌上櫃規模的企業。且光2024年旗下兩大香氛品牌合計熱銷超過44萬瓶香水、擴香,他們是如何做到的?

光速火箭營收
近年光速火箭增長力道大致與整體香水市場成長曲線相符。
圖/ 光速火箭提供

熱銷關鍵一:全球香水市場紅利助攻

全球香水市場增長力道大於整體產業,是大環境給光速火箭的第一個利多。近幾年美妝產業低迷、成長趨緩,看向國際兩大巨頭萊雅、雅詩蘭達集團,前者上半年營收僅成長3%,雅詩蘭黛截至6月底的2025財年則下滑了8%。

不過詳閱財報,香氛品牌各自成為集團旗下逆勢成長的小金雞,不只萊雅集團旗下主打氣味的保養品牌Aesop以強勁雙位數增長成為集團明星,雅詩蘭黛旗下以Le Labo 、Jo Malone為首的香水品牌成為全集團唯一正成長的品類。

視角拉回國內,據CMRI美妝行銷總研數據觀察,近5年國內消費者對香水香氛關注度,從所有美妝保養產品中佔比僅2.95%,到今年上半年已躍升至4.7%,關注度累積成長60%。另外根據調研機構數字,目前規模約200億元新台幣的台灣香水市場,在2025~2030年也將以6.4%年複合增長率成長。

即便有著審慎樂觀的市場前景,但真正讓光速火箭銷量穩定的是其搶到對的市場空白區。 攤開香水價格帶,3000元以上的香水香氛產品,多由進駐百貨專櫃的國際品牌,憑藉奢華品牌形象、大手筆行銷推廣費用所搶占。

熱銷關鍵二:切入大小對手不願做的空白價位帶

光速火箭價位帶
光速火箭從一開始就瞄準市場空白的價位帶。
圖/ 光速火箭提供

至於1000元以下的產品線,多由無法規模化量產、賦予更高品牌價值的小型本土業者瓜分。 「我們兩大香水品牌(合計占營收8成):SHARECO、KLOWER PANDOR(下稱KP)搶佔的,正是1000~3000元的市場空白區。」 光速火箭共同總經理李冠霆說道。

為何光速火箭能搶進本土品牌上不去,精品香水下不來的價位帶?

不管是2016年成立的KP或2020年推出的SHARECO,表面上光速火箭兩大香氛品牌是靠韓國女團i-dle成員舒華、瘦子E.SO等藝人網紅代言而迅速竄紅,但真正撐起銷售的核心關鍵,其實是李冠霆與董事長陳冠愷兩位創辦人出身電商底子的行銷功力。

光速火箭代言
光速火箭找來藝人瘦子打造SHARECO年銷超過10萬瓶的爆款男香。
圖/ 光速火箭提供

熱銷關鍵三:以數據驅動的一條龍銷售鏈

「我們從Day1就決定開發自有的下單系統平台。」從選品電商創業的陳冠愷,不急著接受市面上現成的開店平台工具包。而選擇自創系統,將消費者每個瀏覽行為產生的數據都攬在手裡端詳。

舉例來說,多數一頁式下單系統只能從後台看到多少瀏覽者進到頁面後,沒下單就離開。「但無法知道多少人有把頁面拉到底,這樣我不會知道是底端售價嚇跑人,還是中間文案說明不吸睛。」該系統甚至獲得許多純電商品牌青睞而使用,至今仍替光速火箭帶來一成營收。

把每分投廣、行銷費用都花在刀口,好換回有用的數據洞察,這樣的堅持也讓光速火箭催生出,從研發設計到生產銷售的一條龍模式,李冠霆將之稱為「SPL迭代強化品牌策略」。

光速火箭開發
不只掌握通路端的銷售數據洞察,光速火箭連上游產品設計開發,都是由數據驅動。
圖/ 光速火箭提供

比起電商圈常聽到的D2C(品牌直接面對消費者銷售),光速火箭的SPL把最上游的產品研發、設計也掌握手裡。如此大費周章,與香水的產品特性有關。

「香水是所有美妝保養品中,最訴求感性價值的產品。」旗下握有日台最大美妝口碑網站「@cosme」「美妝行銷總研CMRI」的艾思網絡副總經理顏維逸指出,多數保養品在行銷上要溝通的是成分、效用,但香水幾乎都以抽象概念、情緒記憶為出發,留給團隊在行銷上更靈活的操作空間。

除了理性數據分析:像是當前市面上最受歡迎的香材、各族群偏好的味道等數據。李冠霆指出香水產品最重要的還有在商品開發時,就具備的企劃包裝能力。點開SHARECO產品頁面:極晝、極夜、清醒夢、灰燼等香水品名多是看起來與味道無關的詞彙,「重點是為了勾起消費者心裡的記憶、畫面以及情感連結。」

光速火箭打造
李冠霆強調,香水不同於其他美妝保養商品,理性消費數據、感性訴求都得兼具。
圖/ 光速火箭提供

行銷本領成公司實力內核,未來能否再複製新爆款?

從KP一開始推出的首支香氛沐浴乳產品就實現獲利,到如今兩大品牌行銷費用都控制在銷售額25%以下的水準。對照當今多數本土美妝保養品牌行銷費用至少佔掉4成營收,以及純電商快消品牌,ROAS很難超過2(每投1元廣告成本,換得2元營收)的市場環境中,光速火箭等於打破本土品牌起步註定得狂燒錢、難獲利的局面。

目前KP、SHARECO線上線下營收已占各半,而實體22家直營據點,也已打入國內多數百貨體系。展望未來,明年光速火箭要再推兩大產品線,尋覓新成長動能:分別是與星座專家唐綺陽合作開發,結合星座運勢、占星潮流的香氛品牌「撩撩」,以及進攻開架式通路的平價沐浴品牌,目前已與屈臣氏、寶雅洽談。

光速火箭未來
明年光速火箭將再推兩大品牌線,擴增公司成長動能。
圖/ 光速火箭提供

被問到有沒有信心能再捧紅新品牌,李冠霆認為爆款行銷其實沒什麼秘訣公式,反而像打高爾夫球這種多關節運動。「從上游設計到賣進消費者手裡,如果每個發力環節都精準運作,自然能漂亮揮桿。」

以電商行銷為核心競爭基石,操作香水品牌闖出一片天,光速火箭未來能否在香氛市場紅利消退後,持續擴張,甚至跨入其他品類操作,是後續關注關鍵。

延伸閱讀:台灣第一家香水股!「光速火箭」成立僅十年,年銷逾20萬瓶、營收衝7億元 AI也能調香水!荷蘭香水新創用AI「嗅」出新商機,打造5千億種客製配方

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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