把65萬Gogoro車主帶去全聯!「換電7天送100元」誘因背後,電動機車龍頭看中什麼?
把65萬Gogoro車主帶去全聯!「換電7天送100元」誘因背後,電動機車龍頭看中什麼?

台灣電動機車龍頭Gogoro於4月29日宣布,與全台最大超市通路全聯福利中心合作,首度推出「換電拿補給金」服務,Gogoro車主透過App參與任務,在期間內於全台全聯設置的GoStation累計換電達7天,即可獲得100元全聯電子禮卡獎勵。

從表面上看,Gogoro是將65萬車主的換電行為,納入到日常消費動線裡。不過比起這組優惠數字,這場合作更值得關注的,恐怕是另一個問題:如果成功將換電站深入民生通路,Gogoro能順利將龐大的車主軌跡,變現為實質的生態圈紅利嗎?

Gogoro從「覆蓋率」轉向「滲透率」,串連零售通路

在過去幾年,電動機車基礎建設的競爭核心在於「換電站總數」;而Gogoro截至今年4月在全台擁有超過2,725座換電站點(GoStation)能源網路遍佈全台,現階段覆蓋率已經具備規模。只是,想單靠站點數量來提升品牌價值,效益開始遞減。

但是,對車主而言,過去換電終究是一項「為了騎車不得不做」的成本。在既有的65萬車主基數上,創造出機車銷售以外的附加價值,Gogoro勢必得把戰場從點位多寡,轉向「點位品質」與「用戶黏著度」。現在的新挑戰是,要在相同的換電行為上,多擠出跨產業的商業價值,才對得起當初佈建這些基礎建設的龐大投資。

Gogoro
根據Gogoro大數據顯示,全台每週於全聯完成換電的車主高達 10 萬人。
圖/ Gogoro

延伸閱讀:Gogoro啟動10億能源轉骨計畫:第一代電池退役、新增百座換電站!電動機車龍頭拚加速成長

「場景生態圈」是解方,10萬車主的日常動線已給出答案

根據Gogoro揭露的數據,目前全台每5間全聯門市便設有1座GoStation,全聯已經是規模最大的超市合作夥伴。

要在既有的換電需求下打開營收與流量的天花板,業界共識是:將能源換電補給綁定「日常高頻消費場景」是關鍵。換電站如果只是孤立在路邊的機台,可以創造的互動就會被限制;只有讓車主在換電的同時,順便解決生活中的其他需求,甚至獲得獎勵(購物金),才能把不得不去,轉化為帶動區域消費的動力。

數據顯示,全台每週在全聯完成換電的車主高達10萬人,且換電高峰與超市採買熱門時段(7:00-8:00、17:00-20:00)有著極高的動線重疊率。全聯具備3大關鍵特性:屬於日常生活動線中的高頻節點、具備規律且例行的消費節奏、用戶的騎乘與購物行為皆高度透過App進行操作。

Gogoro
Gogoro 宣布與「全聯福利中心」深化策略夥伴關係,首度推出「換電拿補給金」服務。
圖/ Gogoro

Gogoro在這次合作除了扮演全聯的最強導流通路,提高車主在全聯的提袋率,未來Gogoro更可以藉此向合作通路收取更深度的數據交換,創造全新的B2B營收模式。Gogoro也表示,之後會與更多跨產業夥伴合作,串聯食衣住騎的多元服務,打造更完整便利的車主生活圈。

除了鞏固現有車主,Gogoro試圖挖掘全聯背後的百萬福利卡友,祭出專屬購車優惠,最高給出等值6,000元的回饋福利點數與購物金。不過市場人士觀察,要說服習慣精打細算、以大眾通勤為主的客群買單高單價的電動機車,仍有心理門檻需要跨越。

未來Gogoro能否利用這波與民生通路龍頭的深度結盟,在淨零碳排的趨勢下擴大電動車的市占率,是接下來市場關注的看點之一。

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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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