得北車得天下？微風、京站卡位，但每天60萬人次不到30億業績！揭背後3大硬傷|數位時代 BusinessNext

2026.1.15更新
台鐵15日公告「臺北車站大樓G+2、G+1、U-1層增建、改建、修建及營運移轉案」招商計畫，釋出長達「15+8」年的優先議約權，預計吸引民間投資金額不低於新台幣7.65億元。

為激勵廠商將年營收從現有的30億元推升至50億元大關，台鐵首度祭出權利金「累退制」策略，營收35億元以下費率為5.15%，若超過50億元則降至4.0%，意即營收越高、抽成比例越低。

北車商場面積約4,325坪，除需支付6,000萬元開發權利金及每年不低於1.2億元的固定權利金外，得標者將享有15年經營權及8年優先續約權，藉由長約期鼓勵業者投入更大規模資本。目前吸引包括微風、京站等十家業者卡位。

國內百貨業在歷經2025一整年低迷的景氣後，2026開年最令產業矚目的一大盛事，莫過於啟動在即的台北車站商場招標案。

由於微風北車經營權將在2026年7月到期，台鐵近期宣布下一屆商場經營權招標案，預計將在1月初公告，開放各方業者申請到3月底，預計4月評選、6月簽約。

台北車站作為五鐵共構、每天超過60萬人次進出的運輸樞紐，重要性不言可喻。但攤開招標資料，此次招商範圍雖涵蓋北車車站主體B1～2樓的櫃位，實際商場面積僅4,200坪。

若看向微風目前在此地的經營實績，年營收大約落在25～29億元之間，這樣不到30億的商場，就算以社區型百貨來看，也只稱得上中小型規模，為何仍成為多達近10家業者（微風、統一、環球、潤泰、京站、東森⋯⋯）喊搶的肥肉？

得北車得天下？十家大咖卡位的是4年後的城西大商機！

「如果只看現有營收，那只看到表層而已。」一名資深百貨業者透露，此次北車招標之所以炙手可熱，關鍵除了是合約期將從原本的「12+6」年延長至「15+8」年，另外參與招標業者著眼的其實是2030年、台北雙子星完工啟用後，整個台北城西重劃後的發展。

由於未來5年，北車附近不只有台北雙子星的全新百貨，隔壁西門商圈也將迎來改建完成的遠百寶慶店，若加上中山一帶原有百貨，整個西區將迎來一波新復甦，「屆時北市的百貨消費重心，有望從東邊的信義區西移。」該名百貨業者指出，多數業者看好未來這波潛在的消費移轉趨勢，因而紛紛搶著卡位。

即便未來台北西區看來榮景一片，但無論最後誰得標，要真能撐起北車商場營運的挑戰恐怕比想像中艱難。

經營北車有多難？解密軌道型商場3大硬傷

難題一：車站各區消費節奏迥異，「統籌」沒做好等於跟錢潮說掰

北車商圈長期被百貨業者詬病的，便是商場被劃分得過於零碎、經營者各自為政。「北車商場連通性不足，看不見像信義區那樣的商圈綜效。」有百貨業者舉例，消費者想從新光三越站前店逛到京站時尚廣場，不只路程遠、還容易迷路，不像信義區方便。

且本該作為銜接商圈角色的地下街，又被切分成東森、誠品、北捷⋯⋯等多家業者營運，在招商方面缺乏整體規劃，導致各區櫃位同質性高、主題不明，難留住人潮。

整體規劃的一致性對軌道型商場有多重要？看向另一五鐵共構大站——板橋車站，便可知道。

板橋車站每日進出站約16萬人次，論流量遠不及微風北車、論面積也小於南港CITYLINK，但在此地經營的環球板橋店，去年卻繳出27.7億元業績， 2025年則突破29億、近30億大關，無論營收或坪效都是雙北三大車站冠軍。

關鍵在於環球板橋店是該站最大二房東，車站內超過6,000坪的商場空間，絕大部分由環球購物中心一手主導（板橋環球營業坪數約4000坪）。據環球透露，板橋車站在空間規劃上，主要以「流通層」與「非流通層」區分。流通層指的是B1靠近台鐵、高鐵、捷運出入口的樓層，由於該區是通勤族、轉乘旅客必經之路，因此櫃位以快速便利的外帶餐盒、飲料為主。

「咖啡尤其是軌道型商場的重要命脈。」有「百貨餐飲地下教父」稱號的天帷管顧創辦人林剛羽觀察，由於車站商場營業時間較一般百貨早，咖啡品牌進駐能多賺一波晨間通勤客。像星巴克兩間在板橋車站內的中小型櫃位，一年能繳出破億業績，而目前車站B1除了星巴克、路易莎，近日參戰的還有來自信義區的人氣精品奎士咖啡。

至於在非流通層，也就是一、二樓人潮較和緩的部分，環球指出在櫃位規劃上，會傾向進駐用餐時間較久的主題餐廳，以及需要慢慢遊逛的服飾、家居等零售櫃位，好延長消費者停留商場時間。

延伸閱讀：[北車微風11月招標！台鐵總座親揭車站2大「吸金密碼」，東森、潤泰等10家業者虎視眈眈][1]

難題二：如果沒有要轉車，你怎麼說服客人「專程來逛街」？

軌道型商場如何利用非流通層，養出穩定業績、提升客群黏著度，也導向軌道型商場另一經營難題，如何創造目的型消費？

再大的車站，流通層面積與人流量都有其極限，就算掌握通勤客快節奏需求，業績也很快就會遇到天花板，這時如何利用其餘空間，創造消費者「沒有要轉車，也會來逛街」的理由，成為各家軌道商場業者的難題。

以南港CITYLINK為例，經營者潤泰創新同時也是車站的投資開發商，自然願意砸重本加盟蔦屋書店，以及讓利吸引唐吉軻德進駐，以稀少、具品牌號召力的零售櫃位，吸引周邊居民，即便沒要搭車，也會想來逛街。

環球板橋店近期同樣強化零售櫃位實力，去年底在2樓打造無印良品在新北的最大店，年營收上看至少1億，另外環球也在今年推出會員分級制度，針對三種級別會員祭出優惠，好強化各店會員黏著度，希望即便是軌道商場的店型，周末假日也能吸引會員上門消費。

延伸閱讀：[捷運、高鐵、台鐵單月共破9千萬人流！百貨商場搶進駐，「百萬站點」在哪？][2]

難題三：高單價品牌不想來，商場組成多為中低價位，會員黏著度難提升

「但對軌道商場最難的，往往是經營會員。」資深百貨行銷專家邱明達指出，軌道商場的會員忠誠度通常較綜合型百貨低，原因是車站商場招商，容易遇到價格帶上不去。

邱明達認為，車站人流本來就具備「高頻次，但單價低」的消費特性，且高價位的餐飲、零售櫃位，通常對空間舒適度要求較高，不見得想開在熙來攘往的地點，其次，車站櫃位通常坪數較小，在商品陳列及用餐座位上，易受局限，遊逛體驗容易打折扣。

一但商場多由中低價位的品牌組成，會員貢獻度、累積消費級距自然難提高，邱明達指出，這便是軌道型商場即便有穩定人流與業績，卻難號招高價位品牌進駐的主因。

「軌道能帶來人流，也能輕易送走人潮。」林剛羽指出，百貨寒冬當前，照理來說軌道商場應該要比一般百貨來的相對抗跌。但隨著國內各商場競爭越來越白熱化，像是南港CITYLINK今年就受到一站之隔的南港Lalaport瓜分，業績有個位數衰退。軌道商場是否能與人潮、錢潮劃上等號，仍取決於經營業者的實力。

延伸閱讀：
[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][3]
[2026年必懂 15+2 AI工具｜Dia、Gemini、Manus⋯入列：資訊、知識、產出一次全搞定][4]

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[1]: https://www.bnext.com.tw/article/84878/taipeistation-breeze-revenue-bidding-commercial
[2]: https://www.bnext.com.tw/article/76500/station-shopping-mall
[3]: https://www.bnext.com.tw/article/85492/retail-nextgen-trend
[4]: https://www.bnext.com.tw/article/89619/2025-ai-agent-era-essential-ai-tools

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。

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。

「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

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