momo低門檻免運全站上線!超取砍至290元,是對蝦皮、酷澎讓步,還是另有盤算?
momo低門檻免運全站上線!超取砍至290元,是對蝦皮、酷澎讓步,還是另有盤算?
2026.04.23 | 新零售

重點一:富邦媒(8454)今宣布超商取貨免運門檻全站下調至290元,串聯7-ELEVEN、全家、i郵箱、萊爾富等通路,是近年最大幅度的免運調整。

重點二:方案先在mo店+試行,免運店家訂單數成長近一成、超取訂單數成長約20%;momo隨即將機制擴大至全站數百萬件商品。

重點三:蝦皮已於今年1月將店取199元免運常態化,酷澎則以59元月費換取無限次免運,逼使momo跟進回應小額高頻消費場景。

momo購物網23日宣布,將超商取貨免運門檻全站下調至290元,即日起適用於全站數百萬件商品,串聯7-ELEVEN、全家便利商店,並支援i郵箱、OK、萊爾富與myfone門市。

富邦媒體科技電商資深副總洪偉釗指出:「購物場景正從囤貨型轉向即時補給型。」而290元免運就是回應這個節奏的一步。

momo為何選在此時出手近年最大幅度的免運政策調整?

從「免運不是問題」到主動出招

明明過去谷元宏多次表示,大部分的momo會員,平均訂單金額本來就已超過免運門檻,因此會員方案的設計重點不在運費補貼,而是其他形式的回饋。

這個判斷在主力電商客群身上雖然成立,但在2025年的競爭場景下,已經明顯不夠用。

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富邦媒總經理谷元宏曾提及免運門檻,不見得是會員在意的事,因為平均客單遠超免運門檻。
圖/ 劉燿瑜攝影

蝦皮去年11月宣布將店取199元、宅配490元免運常態化,並自今年1月起在全站賣家全面實施;酷澎以每月59元的WOW會員制,提供無限次無條件的零門檻免運。連PChome也在去年底攜手7-ELEVEN在北北桃推出350元門檻、隔日上午9點前到店的「PChome 超速配」。

當對手把「免運」從促銷加值升級為基本服務、甚至延伸到夜間到店這類物流體驗,富邦媒若繼續以「主力客群本來就過門檻」為由按兵不動,等於拱手把小額、高頻、即時補給的訂單推向對手。

mo店+成長三倍,有購會員卻只增3%

除了要回應對手、跟上消費者習慣得轉移,此次下修超取門檻,也可視為富邦媒為衝刺mo店+買氣的訊號。

雖據momo官方表示,第三方平台mo店+到2025年底進駐店家數已近9,000家、上架商品突破340萬件,整體GMV較前一年成長三倍。谷元宏也在近期公開表示:「今年最重要的目標是衝刺平台總成交金額(GMV)。」

但對照富邦媒公布的2025年Q4法說會內容,有購會員數年增僅約3%,相較2024年Q4,mo店+剛正式上線不久時,曾繳出的年增11%。顯示有購會員增幅趨緩,沒跟上GMV增加的速度。

根據蝦平台內部統計,約七成消費者將運費列為購買決策關鍵。.JPG
蝦皮去年將原本特定日期才做的免運活動,擴大成常態性免運。
圖/ 蝦皮提供

問題就在受眾屬性。mo店+本質上是商城(3P)模式,買家輪廓更接近蝦皮賣場——主打的是長尾、小額、選擇多的日常採購。

由於該類別的消費者,過去一年最直接被蝦皮199元免運門檻吸走,建立起習慣為了一條USB線、一包零食就下單的消費習慣。Mo店+自然也得跟進,來吸引更多新會員到平台上消費。

據momo的官方實驗也證實:先在mo店+上試行的超取免運下修,確實換來店家整體訂單數成長近一成、超取訂單數則成長約20%。富邦媒選擇直接把這個機制擴大到全站超商取貨,等於是把mo店+測試成功的引擎,擴散到全平台的小額場景上。

下一個問題:宅配門檻何時鬆動?

值得觀察的是,這次調整僅止於超商取貨,宅配門檻並未動。原因不難理解,超取走的是7-ELEVEN、全家既有物流網,邊際成本相對可控;若宅配端的免運門檻要下修,調整幅度的財務壓力完全是另一個量級。

不過未來,這恐怕無法成為富邦媒不做的理由。

Coupang酷澎創辦人暨執行長金範錫
市場觀察,酷澎將把物流服務視為今年對台灣市場的主攻策略。
圖/ Coupang

原因很明顯,酷澎WOW會員制以一筆訂單就回本的設計,鼓勵用戶把買牙膏、買洗髮精這類59元就出貨的訂單留在自家平台,並以韓國本部燒出來的物流密度做後盾,目前在台已可為約七成地區提供最快隔日配。谷元宏4月才在年度餐敘中強調「物流的服務力是下一個決勝點」

如果酷澎持續以0門檻會員制鎖客、強化到貨速度與大型家電配送服務,momo遲早得在宅配門檻上做出相對應的舉措,好回應消費者的購物習慣。下一回合會不會輪到宅配讓步、用什麼形式回應酷澎,是觀察momo接下來戰略節奏的重點。

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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