全聯押注次世代量販店、統一大開複合式商場,兩位老闆都看中這趨勢!從青埔店看懂零售新打法
全聯押注次世代量販店、統一大開複合式商場,兩位老闆都看中這趨勢!從青埔店看懂零售新打法
2025.12.10 | 新零售

大潤發在今年8月正式更名成大全聯後,首間新門市——大全聯青埔店,終於在12月10日登場試營運,預定16日正式開幕剪綵。

距離上次開出新量販店,已是2010年大潤發的苗栗頭份店,這次位於桃園高鐵站正對面的大全聯青埔店,不僅是睽違15年首次展店,更是全聯針對「次世代量販店轉型工程」的首度嘗試。

大全聯青埔
全聯行銷部協理劉鴻徵指出,大全聯青埔店將定為成介於傳統量販店與百貨之間的次世代量販店。
圖/ 劉燿瑜攝影

量販店關不停,大全聯逆勢開店瞄準哪2大戰略?

台灣量販產業已多年增長率不如其他綜合型零售業,且該市場近年幾乎全由好市多一枝獨秀。今年量販店數最多的家樂福已結束包括桃園、嘉義北門、北投與竹北等4家門市,預計年底台中青海店也將熄燈。全聯總經理蔡篤昌坦言,相較二十年前,「如今各家量販店業績幾乎呈腰斬狀態。」

近年除了全聯自家積極展店、搶占生鮮食材需求,電商也紛紛進攻箱購日用品、大型家電等難載送商品。量販店原先擅長的品類幾乎接連被超市、電商攔截,產業的日薄西山自然不難理解。

戰略一:介於傳統量販跟社區百貨之間,屬於下個消費世代的商場

所以此次大全聯展店,並非看好量販業發展,而是瞥見市場需要一種介於傳統量販店跟社區百貨的全新混種零售商模。大全聯暫時將之稱為「次世代量販店」,也就是專屬於下一個消費世代的量販店。

大全聯青埔店與IKEA青埔店共構,開設在其中一側的一樓~B1。一樓為量販店外櫃(美食商店街),B1才是實際賣場,若論面積,B1賣場1500坪是21家大全聯中最小的,即便加上一樓1400坪的美食街,也只稱得上中段班。

但全聯行銷部協理劉鴻徵指出,青埔不只是桃園移入人數最多的區域,過去十年人口成長率翻3倍,且移入組成多為雙北、竹科的年輕新貴、小家庭,平均所得為全桃園市最高,因此預估青埔店一年單店業績可達10億元、論坪效將會是大全聯至少中前段班。

細看青埔店的背後設計邏輯,與統一超商去年在台南、高雄接連嘗試的康橋門市、愿橋門市等數間大型複合式商場,幾乎如出一轍,兩者同樣看準開發中新興社區,以及未來新消費型態需要。要說青埔店劍指的是統一近年在南部耕耘與實驗的社區型商場也不為過。

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統一去年在台南、高雄開出數家佔地千坪的大型複合商場。
圖/ 統一超商提供

戰略二:替大全聯轉骨三寶「電子價卡、模組化專區、外櫃招商」,率先試水溫

青埔店實為大全聯打磨三件武器的練兵場,首先該店是首間全數導入電子價卡的大全聯,也是未來全聯全面更換電子價卡的首家示範店。「近期各界對於多間全聯門市沒能及時更正商品標價的聲音,我們都聽到了。」蔡篤昌首次回應標價風波並指出,未來全聯與大全聯會將紙本價卡更換為電子紙製的電子價卡,以便及時調整標價。

大全聯青埔店,引進日本鹿兒島A5級和牛.jpg
青埔店內已全數改用電子價卡,全場至少掛上超過4萬顆電子價卡。
圖/ 全聯提供

蔡篤昌指出,光一間全聯就需至少7000顆電子價卡,大全聯則要5萬顆以上,預估1200多家全聯以及21家大全聯全數更換要花費近40億元,「但最大問題是沒有一間廠商短時間能供應這般電子紙的貨量,我們希望越快更換完畢越好,目前目標是三年內完成。」

再者,由於量販店展店上,要找到合適的土地、商圈都不容易,例如本次青埔店的展店契機來自IKEA母公司牛奶國際在兩年多前將建物採售出回租模式:把建物賣給全聯董座林敏雄,再回租2~5樓營業。身為IKEA青埔店現在的房東,大全聯才有了在建物內自闢新門市的機會。

因此青埔店對大全聯的重點不在複製展店,而是模組化轉移。此次青埔店內設計了:「全電器」、「全藥妝」、「全酒窖」、「我的鮮食集」、「我的烘焙坊」五大專區,各區都強化了原有大潤發的強項,例如全電器找來品牌供應商,提供最新AI智慧家電,擺脫過去量販店只賣過季家電的形象,而全藥妝則有近年與大全聯合作密切的大樹藥局出手,讓消費者能在店內同時買到處方藥品及保養品。

大全聯青埔店.jpg
智慧家電一次到位!青埔店「全電器」體驗最新AI科技
圖/ 全聯提供

蔡篤昌指出,未來這類專區模組可更迅速擴散至集團各門市,不只協助其他大全聯脫胎換骨,也能讓坪數較大的全聯,有特殊主打品類,像是近期全聯在宜蘭開幕的羅東林場店,就是第二家導入全電器的門市。

最後一項武器是全聯對社區型商場的磨練。負責一樓美食商店街的全聯總經理室招商處總監蘇逸鴻指出,這次青埔店在外櫃做了許多新嘗試,不只25個品牌櫃位中有6成皆為餐飲櫃位,且有至少10間櫃位是首次進駐大全聯合作,其中還包含親子樂園老虎歡樂世界Tiger’s World。

#2 全聯青埔店
青埔店美食商店街約1400坪,聚集多家餐飲櫃位,有望填補當地消費需求。
圖/ 全聯提供

蘇逸鴻透露,由於青埔店周邊餐飲選擇較少,最近的大型美食街僅華泰名品城一處,因此招商過程比預期中更快招滿。

延伸閱讀:為什麼統一、全家、全聯都要殺進「銅板價」的麵包市場?

第一回合超市戰局已定,第二回合量販之戰誰能勝出?

撇除大全聯青埔店令人眼花撩亂的多項創新,此次集團大張旗鼓宣傳青埔店開幕,在在彰顯的是全聯要在量販戰場上迎頭趕上統一的決心。

由於全聯在超市戰場的勝負幾乎底定,店數如今是家樂福超市(302間)的三倍之多,但在本土量販方面,即便家樂福接連閉店調整,但其量販店數同樣是大全聯的三倍。(家樂福量販店63間、大全聯21間)。

因此在量販店的採購與美食商店街外櫃招商上,家樂福自然有不少有利籌碼,雖然這次青埔店有近一半櫃位是第一次進駐大全聯,但其實只有三個櫃位是首次進駐量販店,顯示大全聯目前多以家樂福也有的外櫃為效仿標的。

#0 全聯青埔店
蔡篤昌強調未來集團會持續投資大全聯的改裝、轉骨工程,只是會依照各店的營運與獲利狀況,而有不同的進程。
圖/ 全聯提供

對此蔡篤昌也不吝坦言:「現有的大全聯,原先幾乎都是台灣量販店中,業績屬中後段班的比較多,但我們一定會持續投資,替每家大全聯健康轉骨。」

延伸閱讀:傳統市場3年倒閉91個!一位賣菜者的觀察:當「菜市仔」消失,我們失去的是什麼?

關鍵字: #全聯 #統一超
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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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