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3 SQUARE 開幕半年退場!曝雲端廚房經營難題:「賣千元餐,賺不到50元」

陳葦庭
2022-03-25
今周刊 陳葦庭
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由前 foodpanda 台灣執行長周禎洋領軍,結合美食廣場及雲端廚房的 3 SQUARE,營運才半年多,就因為財務危機結束營業。在迎來解封後,雲端廚房在台灣還有未來嗎?

大門深鎖,牆上寫著「外帶/取餐」的貼紙被撕去了一半,在中午人來人往的台北光復北路與南京東路口,顯得特別寂寥。這裡,是去年 6 月才正式營運的台灣知名新創雲端共享廚房 3 SQUARE(三食櫃)外送基地。《今周刊》獨家掌握,該公司已在今年初結束營業,而創辦人暨執行長周禎洋也遭廠商和員工指控欠款上百萬元,記者致電,他只表示不便回應就結束通話。

去年中才宣布完成 120 萬美元(約 3400 萬新台幣)種子輪募資,股東陣容包括漢神百貨等知名企業,還吸引包括有 30 年歷史的師園鹽酥雞、曾摘下米其林一星的餐飲集團 MUME Group 等 20 多個餐飲品牌進駐,更登上財經雜誌版面,風光一時。

很難想像,為何由前 foodpanda 台灣執行長領軍的雲端廚房黑馬三食櫃,竟在成立短短不到 1 年宣告失敗?連原本被雲端廚房龍頭 Just Kitchen 併購的計畫也破局?

延伸閱讀:鬍鬚張、大三元外送餐,都和它合作!僅成立兩年的雲端廚房Just Kitchen,靠什麼贏得信賴?

產業紅利漸失!疫情近尾聲 內用趨勢恢復

黯然退場背後,和雲端廚房產業的「紅利」隨著疫情進入尾聲,以及其商業模式難以獲利有關。

外送平台業者觀察,在開放內用之後,台灣各大雲端廚房品牌的業績,都比去年 3 級警戒期間少了 3、4 成。儘管以代工和自創品牌為主要商業模式的指標業者 Just Kitchen,去年在加拿大成功上市後,營收仍持續創新高,但其虧損高達 780 萬美元(約 2.2 億元新台幣),近期股價也跌至上市以來新低的 0.81 加幣,對比去年 8 月高點市值蒸發大半,顯示疫情後,雲端廚房的火熱浪潮似已逐漸退燒。

這樣不利的市場趨勢,對創業之初沒有先行優勢和銀彈支撐的三食櫃來說,情勢更顯嚴峻。「錢燒完了,下一輪資金又沒到位,營運一夕就風雲變色了。」一名餐飲業知情人士透露,周禎洋初期確實靠著過去亮眼經歷、主打協助餐飲業者分析訂單數據、降低外送平台成本,和出租共享廚房的商業模式,打響三食櫃名號。

最重要的是,去年本土疫情突然在台灣引爆,政府禁止內用,餐飲業者在沒有時間思考太多下選擇投入外帶、外送試水溫,也讓該雲端廚房平台第一個據點很快滿租。

但,共享廚房是資本密集產業,光建置一個符合政府法規、可容納 20 個品牌的營業用廚房空間,就得花費逾 1000 萬元,加上該公司又從多個海外電商平台高薪挖角員工,營運成本不低。

殊不知成也疫情、敗也疫情,隨著解封後餐廳重新開放內用,人潮回流,原本進駐的業者陸續決定撤出,當業績開始退燒,第一個據點的營收漸漸無法負擔人事及展店成本,急於拓展第 2 個據點的三食櫃,很快就出現財務問題。

曾短暫進駐三食櫃空間的不具名業者直言,雲端廚房不像街邊店能吸引過路客,對於一個從零開始、毫無知名度的品牌來說很難培養客人。因此,團隊在解封後便決定撤出,「消費者害怕踩雷,不會輕易嘗試新餐廳,溝通和信任成本都會提高。」他說。

延伸閱讀:跨足電商與餐飲,深耕在地旅遊!疫情壓境下,雄獅集團的求生保衛戰

餐飲業者難賺!外送抽成 跟自己開店一樣高

不只難以在短時間建立口碑和品牌,據指出,包括可大幅降低成本等訴求在內,三食櫃過去承諾進駐餐飲品牌的誘因,多數也跳票。更現實的是,餐飲業者撥撥算盤後發現,該雲端廚房的商業模式,並不是一門好生意。

「原本 1000 元的餐點,扣除外送平台抽成,實拿僅 650 元,若再計入共享廚房租金、食材、人力成本等開支,真正進到口袋的不到 50 元。」MUME Group 負責人林泉不諱言,投入雲端廚房是疫情下不得不做的嘗試,但實際執行後確實發現跟想像中有落差,就連全面禁止內用期間,該雲端廚房平台導入的訂單量,沒有當初預期的多,且外送抽成費也和原本自己開店一樣高,很難有獲利空間。

美國科技私募基金安卓樂資本(Andra Global)合夥人、台大商學研究所兼任教授林家振分析,光目前外送平台的抽成就高達 30~35%,食材成本也占約 30~35% ,人事成本則落在 25~28%,租金成本也要 7~9%,並沒有外界想像得低,而業者還得額外付出 3~5% 的包材成本,以及行銷、水電費用;加上台灣外送訂單的客單價普遍偏低,因此投入雲端廚房的業者,在營運狀況順利時,能維持在 3~5%的淨利已很勉強。

業績不如預期,還持續燒錢,偏偏擴張階段急需資金時,投資人又持保守態度,不願加碼挹注資金,口袋不深的三食櫃,據說最後甚至付不出裝潢工程款,只能黯然退場。

如同股神巴菲特名言:「當潮水退去,才知道誰在裸泳。」在疫情中竄出的企業,唯有盡快打造出無可取代的競爭門檻,才能長久當贏家。

(本文出自今周刊)

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AI 不只要懂數據,更要懂企業!Teradata 如何加速實現自主型企業?

2026-11-09 經理人 X 擎昊科技 X Teradata
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隨著生成式 AI 快速發展,AI 的角色正從回答問題、生成內容,進一步走向執行工作、參與決策,這也讓「自主型企業(Autonomous Enterprise)」成為企業數位轉型的新願景。在這樣的企業中,AI 不再只是被動等待人下指令的工具,而是可以在授權範圍內自主做出決策、執行任務,且會持續學習與優化的數位員工,而人則肩負起監督與審核的責任,確保 AI Agent 的決策與行動符合企業目標及治理要求。

然而,要實現自主型企業的願景,除了依靠強大的 AI 模型外,企業還需要掌握兩個關鍵:一是釐清自身希望透過 AI 解決哪些業務問題、達成什麼目標;二是讓 AI 真正理解企業的業務脈絡。這兩個關鍵,不僅決定 AI 能否從概念驗證(PoC)走向實際營運,更是企業朝自主型企業邁進的重要基礎。

邁向自主型企業,企業必須掌握的兩大關鍵

Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,企業在定義 AI 導入目標時,不能只著眼於技術是否可行,更應該從實際業務需求出發,設定明確且可衡量的成果與投資報酬。

舉例來說,金融業可能希望提高詐欺偵測率、降低風險;零售業則想要藉由個人化推薦提升轉換率與顧客體驗;製造業也許會將縮短生產週期、提升供應鏈效率列為目標。雖然不同產業對 AI 的期待各有不同,但共同點都是希望解決具體的業務問題,而不只是驗證 AI 能做到什麼。

第二個關鍵則是讓 AI 理解企業的業務脈絡。即使企業已經將所有資料集中在同一個平台,也不代表 AI 就能理解這些資料。例如,AI 可能知道某位客戶的交易金額下降,卻不知道背後究竟是受到合約條件改變、採購週期等哪一項因素影響。

換句話說,若 AI 不清楚數據背後的意義,以及企業實際的業務流程與決策依據,即便數據量再多、模型能力再強,仍難以做出適當判斷。因為真正影響企業決策的資訊,往往不只存在於數據本身,也可能藏在不同部門的作業流程、內部文件,甚至資深員工長年累積的經驗之中。

因此,企業不只要整合散落在不同系統、資料庫與文件中的數據,還必須建立資料之間的關聯,讓 AI 不只看得懂數據,更能理解數據背後的業務意義與決策邏輯。如此一來,AI 才不會像一名對公司業務一無所知的新進員工,而是能夠根據企業的實際情境做出適當判斷、執行任務。

Teradata 兩大解決方案,打造由知識與脈絡驅動的 AI

Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 認為,邁向自主型企業是一段漸進式的轉型歷程,若能讓 AI 充分理解業務脈絡,就有機會加快轉型腳步。為此,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用,讓 AI 不只理解企業的業務邏輯,更能將這些理解運用在實際任務中。

舉例來說,歐洲某醫療研究機構運用 Teradata 解決方案及自家資料庫,開發出一套僅有 200 萬個參數的輕量化 AI 模型,可預測不同病患族群未來 10 年內的疾病發生情況,提供相關單位及早做好醫療需求與資源規劃。美國某大型醫院透過 Teradata 平台整合病患數據,進而開發出可直接在資料庫內執行的病患風險分層模型,可從病患特徵去辨識其風險程度與照護需求,讓醫師據此規劃更精準的照護計畫。

擎昊
Teradata 首席產品長 Sumeet Arora 表示,Teradata 推出 Tera Context Engine 與 Tera Harness 兩項解決方案,協助企業打造由知識與脈絡驅動的 AI 應用。
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首先,Tera Context Engine 扮演的是企業知識整合與轉譯者。它能整合企業分散在四處的數據與內容,並納入內部專家長年累積的經驗,在符合數據治理規範的前提下,轉化為 AI 能夠理解與運用的企業智慧。換句話說,Context Engine 的價值不只是提供更多資料,而是讓 AI 理解資料背後的商業意涵,以及如何運用在實際情境中。

有了業務脈絡,下一步就是讓 AI 真正採取行動,這正是Tera Harness 所扮演的角色。它會結合 Context Engine 提供的知識與脈絡、企業設定的目標,如:提升客戶滿意度,讓 AI 去執行對應任務,並依據結果持續調整行動策略。而在涉及重要決策或較高風險的應用情境中,Harness 也能導入人機協作機制,由人介入決策、提供回饋,降低 AI 自主決策可能帶來的風險。

然而,當 AI 開始自主執行更多任務,企業也面臨另一項挑戰:如何在擴大 AI 應用的同時,兼顧主權 AI 與資安需求?對此,Sumeet Arora 指出,Tera Harness 支援地端、雲端及混合部署等不同 IT 架構,能夠配合資料所在位置去執行任務,企業可依據自身的治理與法遵要求彈性部署,將重要知識與商業機密留在內部可控的環境中。

此外,當 AI 開始承擔更複雜、執行時間更長的任務,如何避免因意外而導致任務中斷,也是企業相當關注的課題。為此,Teradata 在 Harness 中導入檢查點與記錄機制,倘若 AI 因意外而中斷正在執行的任務,Tera Harness 會從最近一次的檢查點接續執行,不必從頭再來,減少不必要的時間與成本浪費。同時,Harness 也具備高併發處理能力,可同時處理多個 AI 任務,提升 AI 參與日常營運的穩定性與可靠性。

從資料倉儲走向 AI 知識平台,Teradata 3.0 攜手擎昊加速企業轉型

Tera Context Engine 與 Tera Harness 的推出,不只協助企業加速 AI 應用落地,也反映 Teradata 對自身定位的轉變,正從傳統資料倉儲供應商,轉型為企業 AI 知識與 AI 執行能力的供應商,協助企業將分散的資料轉化為 AI 可理解的脈絡資訊,進而驅動智慧決策與自動化執行。

Richard Petley 進一步說明,Teradata 的發展可分為三個階段,在最初的 Teradata 1.0 時期,以軟硬體整合的資料倉儲設備為主,到 2.0 則轉向支援地端與雲端部署的現代化軟體,如今進入 3.0 階段,客戶不一定要採購整套資料倉儲解決方案,也能依需求導入 Context Engine 或 Harness。這樣的轉變,顯示 Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。

擎昊
Teradata 攜手台灣代理商擎昊科技,結合原廠 AI 技術與在地系統整合經驗,協助企業加速 AI 應用落地,邁向自主型企業。圖中由左至右,依序為 Teradata 首席產品長 Sumeet Arora、擎昊科技總經理劉宗坤及Teradata 首席營收長 Richard Petley。
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然而,再先進的技術架構,仍需要在地專業夥伴協助落地。而擎昊科技作為 Teradata 台灣代理商,不僅與原廠保持密切互動,更擁有深厚的技術實力,及豐富的企業級系統規劃、建置與整合經驗,協助企業打造穩定可靠的 IT 環境,讓 AI 應用能夠順利導入並持續運作。此次 Teradata 兩位高階管理者 Richard Petley 與 Sumeet Arora 來台,除了與企業客戶交流 AI 發展與應用需求,也攜手擎昊科技深化在地合作,共同拓展台灣市場。

面對缺工、高齡化與市場競爭加劇等挑戰,如何運用 AI 提升營運效率並強化決策能力,已是企業的當務之急,這也讓自主型企業成為未來必然的發展方向。在這條智慧轉型的路上,Teradata 將持續攜手擎昊科技,融合 AI 技術、企業知識與系統整合能力,協助企業加速 AI 應用落地,朝自主決策與智慧營運的新階段邁進。

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Teradata 首席營收長 Richard Petley 指出,Teradata 正以更開放、彈性的合作模式,讓企業能夠在既有技術架構上導入所需的 AI 能力,而不必全面汰換原有系統。
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