行動付款之戰~Isis的緩慢步伐將取得最終勝利？|數位時代 BusinessNext

美國三大電信商Verizon、AT&T和T-Mobile共同合資打造的行動付款公司Isis，成立以來一直被外界拿來和Google去年九月推出的錢包服務（Google Wallet）相比，發展速度甚至被戲稱為像烏龜一樣的緩慢。今年三月，Isis宣稱將在夏天於兩座城市（Salt Lake City以及Austin）進行測試，但對於未來進一步的規畫還是無法確切說明。從一開始和Google Wallet的纏鬥，發展至今的腳步越放越慢，靠著大型電信商在背後撐腰，雖說現在已經號稱有相當多的合作夥伴加入，但Isis還是不打算一下子改變這個產業遊戲規則。

Isis行銷長Ryan Hughes表示，「不打算一舉就擊出全壘打，我們要以安打取勝。」以長遠發展制定方向，穩紮穩打地推出吸引消費者、銀行、商家、信用卡業者、電信商關注的平台，讓大家都能在這個產業中增加新價值，這才是Isis的目標。

因此，Isis和四大信用卡業者都建立合作關係，包括Visa、MasterCard、American Express和Discover，而且也已經獲得六大主要手機廠商的支持；最近還和POS（point-of-sale system）供應商建立合作關係，並且宣佈三家銀行Chase、Capital One和Barclaycard發行的各式卡片（信用卡、提款卡、預付卡）皆可以支援Isis錢包，這項合作對Isis是相當關鍵的一戰，代表Isis獲得美國50%的消費者市場。

讓我們再來看看Google Wallet，推行之初只和MasterCard和Citibank銀行合作，對行動付款服務商而言，選擇合作銀行是相當關鍵的部分，由於銀行是直接擁有用戶的業者，Isis在這一方面的耕耘可說是相當努力。

透過Isis應用服務，信用卡透過特定裝置和銀行伺服器直接連結，Isis不會從中擷取任何資料，這樣的合作方式不只是獲得銀行信任，而且讓銀行願意為此應用服務增加更多業務；如此一來，用戶可以利用Isis服務進行餘額查詢、支付帳單，並獲得額外回報。就像是Ryan Hughes所言，Isis只是中介平台，為用戶提供一個中立的付款平台，「我們無意擷取銀行資料，對分拆費用也沒有興趣，我們就是技術服務提供商。」

相較之下，Google Wallet想從服務中收集顧客資料，為用戶提供最適合的行動廣告和優惠資訊，另外傳聞，Google正在重新制定市場策略和電信商分拆費用。Isis則是打算要從信用卡業者獲取營收，不過Ryan Hughes並未透露具體的商業模式。

Isis由三大電信巨頭聯手打造，也讓Google Wallet拓展市場遇到極大阻礙，目前只和Sprint合作，Sprint過不久將推出一款支援Google Wallet的特定手機，Google也在積極爭取能有更多款手機能附上此功能。

Isis以NFC技術為基礎，為用戶提供行動付款服務，還得保證隱私安全性，但是目前各種應用服務獲取NFC安全關鍵的方式還沒有統一標準，雖然用戶可以利用雲端（非手機端）支援非安全NFC付款，但是如何實現手機上各NFC應用服務共存還是尚待克服的問題。

NFC付款方案發展現狀其實不樂觀，觀察市場上支援NFC終端和手機的硬體設備數量就可略知一二，因此以NFC技術為基礎的付款系統是否可以快速成長，還是不得不持保留意見。Isis並未透露支援服務的手機量，只說四分之一的百大客戶都支援NFC終端，或準備要安裝。

不過，如同Ryan Hughes開始強調的，Isis並不打算在比賽開始的第一局就全面大勝，請記得：Isis採取的是穩紮穩打的長遠策略，每一階段都達到預期目標即可，最重要的是讓用戶覺得Isis是可靠的應用服務。

帶著電信商DNA基因的Isis服務，似乎更可以從銀行合作角度考慮問題：如果付款系統無法信賴，也將威脅銀行本身業務。雖然過去一年Isis的行動付款方案動作慢到讓外界質疑，但現在看來，步步為營的策略也許是Isis能夠取得最後勝利的關鍵。

出自GigaOM

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。」

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。