餐飲業「百貨大遷徙」!為什麼饗賓、路易莎寧可被抽成,也要卡位百貨商場?
餐飲業「百貨大遷徙」!為什麼饗賓、路易莎寧可被抽成,也要卡位百貨商場?

周末傍晚 6 點,台北信義區的百貨公司餐飲樓層已經一位難求。同一時間,幾條街外的巷弄裡,幾家街邊餐廳門口冷清,來客數不如以往——這樣的對比,近幾年愈來愈常見。街邊店的餐飲業者面臨的,是人潮流失、逐漸往百貨商場內移動的現實考驗。

長期輔導餐飲品牌的天帷企管顧問負責人林剛羽表示,放眼目前幾大餐飲集團幾乎都有步伐往百貨商場靠攏的趨勢,以饗賓集團來看,目前所有餐廳都開在百貨商場內;而王品、路易莎這些過去靠街邊店打下江山的品牌,也開始為百貨通路開發專屬品牌。

當產業龍頭都做出類似的選擇,這個訊號代表著什麼意涵?

街邊店面臨「跨維度競爭」:超商、外送、團購搶走客源

林剛羽點出,以前街邊店業者會認為最大的競爭對手是隔壁那家店、新開的連鎖品牌、或是同商圈的同類型餐廳,「這些都是對手,但不是最可怕的。最可怕的是超商鮮食、外送平台,還有那些直接把便當送到辦公大樓樓下的團購業者。」

他解釋,一家開在辦公商圈、客單價 200 到 400 元的街邊餐廳,過去靠的是午餐內用需求。但這幾年,超商鮮食品質愈來愈好,微波一下就能吃;外送平台讓人連門都不用出;更有甚者,現在有業者專門經營辦公大樓團購,早上收單,中午準時送到樓下。

「你開一家店守在那裡等客人上門,人家把餐直接送到客人腳邊,」林剛羽指出,這就是街邊店面臨的「跨維度競爭」—— 對手不是另一家餐廳,而是整個消費行為的改變,「這種競爭,不是把產品做好就能解決的。」

此外,街邊店的經營環境持續嚴峻。法規要求逐年趨嚴,消防、環保、建管每一關都是考驗。更棘手的是鄰里關係,一家生意興隆的餐廳,往往就是社區衝突的導火線。

有業者私下算過一筆帳,百貨抽成雖然高,但省下處理投訴、應付稽查、維護鄰里關係的時間和心力,換算下來未必比較貴,「當作花錢買清靜,可以專心把產品做好。」

百貨的優勢:競爭環境單純 + 自帶用餐目的的人流

相較之下,百貨商場裡的競爭反而單純,林剛羽解釋,在百貨裡,對手就是隔壁那幾家餐廳。大家比的是產品、服務、翻桌率,這些都是可以控制的變數。

更重要的是,百貨的人流結構不同。消費者進百貨,往往是帶著「要吃飯」的目的來的。逛街逛累了要吃、看電影前要吃、停車要折抵消費所以順便吃。這種「一站式」的消費模式,讓餐廳不用花太多力氣攬客,人流自然會進來。

街邊店呢?你得自己想辦法讓人走進來。而那些本來可能會走進來的人,現在可能在辦公室裡滑手機點外送。

換句話說,進百貨不是因為百貨比較好,是因為街邊店的戰場已經變得太難打,林剛羽說,「選百貨,是選一個你還有機會贏的地方。」

餐飲品牌進駐百貨前,必先做好 3 個準備

然而,百貨商場並非遍地黃金。許多業者滿懷期待進場,卻發現業績數字漂亮,口袋反而空了。問題往往出在這三件事的心理與金流準備:

第一,營收結構能否承受抽成。

百貨的收費邏輯和街邊店截然不同。美食街的抽成通常超過營業額的 20%,加上管理費、行銷分攤等雜項,實際負擔可能達到 25%,甚至更高。即使是有獨立座位區的店型,抽成也落在 15% 到 18% 之間。

曾有一家主打高 CP 值的牛排品牌,想從街邊跨進百貨。顧問團隊協助試算後卻得出,以當時的定價和成本結構,每賣出一客就虧一客。這家業者花了將近一年調整成本與售價,才正式進場。

關鍵在於毛利必須能夠覆蓋抽成。如果原本的策略是薄利多銷,進百貨很可能變成「業績成長、獲利歸零」的窘境。

第二,現金流要預留緩衝。

街邊店的營收,當天進帳就是自己的。百貨完全不同,每日營業額必須先繳交給商場,等到次月中旬甚至月底,扣除各項費用後才會撥付。

這代表一到兩個月的資金空窗期。對現金流抓得緊的業者來說,這段時間可能連薪水都發不出來。「很多客戶第一次進百貨,本來每月 5 號發薪,後來都改成 20 號,」林剛羽提醒,無論是薪資或其他相關金流調整,對團隊運作和士氣都是考驗,必須事先規畫。

第三,做好「被管」的心理準備

進了百貨,經營自主權會大幅縮減。

樓管會監督服務品質、處理客訴、檢查清潔等等,好處是商場能幫你解決許多難題,但壞處是,許多原本創業者能作主的事情,現在多了一個單位要溝通。

例如,想在過年提早打烊辦尾牙?街邊店貼張公告即可,百貨得提出申請,而且多半不會核准,因為那正是商場最繁忙的時段。研發新菜色?也有可能要先經過百貨同意。

「創業的人通常不喜歡被管,但進百貨就是得接受管理。」林剛羽觀察,有一個品牌剛進百貨時也經歷過適應陣痛,但隨著集團代理更多品牌進入台灣市場,發現百貨通路才是業績主力,最終也調整了心態。

餐飲業的「百貨大遷徙」,反映的不僅是選址策略的改變,更是消費型態與商業模式的結構性轉型。無論選擇進駐百貨「打群架」,還是堅守街邊「深耕社區」,地點從來都不是獲利保證,唯有釐清自身的成本結構、看懂目標客群的需求,並做好相應的財務與心理準備,才能在這場餐飲生存戰中,找到屬於自己的一席之地。

本文授權轉載自經理人月刊

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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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