不是每間電信業者都玩得起「網內互打免費」!
不是每間電信業者都玩得起「網內互打免費」!
2008.06.25 | 行銷

根據東方線上2008年版E-ICP東方消費者行銷資料庫,在「行動電話系統-主要購買考慮因素(3項)」中,消費者最重視的因素依序是「通話品質佳(61.6%)」、「收費低(60.9%)」、「口碑佳(34.9%)」、「品牌形象佳(20.0%)」、「朋友/親人使用的系統(19.0%)」、「服務週到(16.9%)」、「計費方式選擇多(16.7%)」、「加值服務多(16.4%)」、「知名品牌(16.3%)」、「促銷/特價活動吸引人(10.5%)」、「創新的加值服務(9.9%)」、「申請容易/方便(7.5%)」、「廣告吸引人(3.0%)」、「會員服務/優惠多(1.4%)」等。其中,價格因素(包含通話費、促銷特價)、是否與其他親友網內互打等都是消費者考量的主因之一。

 

同時,最近電視上常常可以看到威寶電信主打「網內互打免費」。表示只要參加「暢打專案-300型資費方案」,就可以「全國不分區域、不設時段限制、不限通話分鐘數,無條件網內唱打不用錢」。(註一)甚至以隱喻的方式突顯出來「許多消費者使用了一家電信公司的門號很久了卻仍然無法享受網內互打免費的禮遇,是很奇怪的事情。」  

從以上兩者可以看出威寶電信想要藉由提供「網內互打免費」作為吸引消費者的利益點,畢竟如同2008年版E-ICP所突顯的重點:消費者選擇行動電話系統的主要因素之一就是「價格」與「網內互打優惠」,因此如果能夠提供「網內互打免費」,對消費者應該是一個不錯的利益點。  

但是為什麼這樣的利益點是由威寶電信推出,其他電信業者會不會跟進?我們從以下的數據或許可以找到答案。根據資策會所公告的「2007年我國家庭寬頻、行動與無線應用現況與需求調查--行動無線應用(2008/1/22)」報告,(註一)2007年台灣消費者最主要使用的門號中,48.8%是中華電信, 28.4%是台灣大哥大(含台哥大、東信及泛亞),20.5%是遠傳電信(含遠傳及和信)。威寶電信則僅有0.4%。  

可見三大電信業者中華電信、台灣大哥大、遠傳電信就已經占據了絕大部分的市場,尤其是中華電信幾乎曩括了一半市場。因此,就使用族群來說,中華電信用戶透過網內連絡親朋好友的機率應該是最高的,其次是台灣大哥大與遠傳電信。而威寶電信的用戶,與親朋好友聯繫時,大部分應該是網外方式。因此如果以成本來考量,訴求「網內互打免費」,其實對中華電信的業績是最傷的,其次是台灣大哥大與遠傳,但是對威寶則是比較無傷的。  

若從積極的意涵來看,威寶訴求「網內互打免費」,也是希望發揮磁吸作用,只要有一人是威寶電信的門號,或許他的情人、伴侶、家人、好朋友等都有可能因為要常常與其聯繫而轉換門號到威寶電信。其實從佔有率可以知道,威寶目前最大的難關在於如何衝高真實用戶量。畢竟威寶電信出來的時間點,市場用戶門號已經呈現飽和狀態,大多數的消費者已經擁有固定的門號,雖然門號可攜政策已經實施,但是消費者的慣性使然,要說服既有的消費者轉換門號並不容易。因此威寶電信必須推出比其他電信公司更優惠的方式才能鼓勵網友的轉換行為。  

當然其他的業者也是有推出一些網內優惠的方案來強化「網內互打優惠」,以鞏固原有的用戶、避免轉移到其他電信業者,甚至想要搶攻其他業者的用戶。但是要這些老的電信公司推出「不限時段的無限網內互打免費」方案,對其業績的衝擊應該會比威寶來得大(尤其中華電信的用戶數最多,網內互打的用戶數也應當是最多)。因此我們可以看出威寶透過「網內互打免費」作為搶攻用戶數的策略時,老的電信公司在這方面僅能守勢,無法推出同樣的方案做為回應。  

但是威寶推出這麼誘人的方案內容是否真能打動消費者的心呢?這其中仍存有許多變數,畢竟要網友主動去申辦門號移轉的手續,難度不低。再者,從「行動電話系統-主要購買考慮因素(3項)」亦可知道消費者對於通話品質、品牌好感與信賴、服務等也非常重視。而舊的電信業者在品牌形象與專業度方面已經建立起不錯的品牌力,威寶電信的相對品牌力是什麼?是否可以與舊電信業者相抗衡?這都是大的變數。  

威寶電信要在成熟的行動通信市場掙出自己的一片天地,實屬不易。展望未來,消費者對威寶電信的接受程度的高低,除了代表競爭者之間的消長之外,更有可能是市場結構的改變,甚至是新型態應用的興起,這些都是值得觀察的現象,也是有趣的行銷課題。  

註一:詳細方案內容請參考威寶電信官方網站的資費內容。  

註二:資料來源「資策會FIND/經濟部工業局「電信平台應用發展推動計畫」。

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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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