支付新未來,不可錯過的6大變化
支付新未來,不可錯過的6大變化
2014.08.22 | 科技

電子支付的興起,支付管道的多元化,支付領域正在產生變化。未來,這些變量仍將繼續發酵。
未來使用什麼貨幣,怎麼付錢,支付管道會有哪些變化?可以跟我們一起看一看。

1、二維條碼帶來的O2O支付機會

二維條碼是連接線上和線下的好工具,這在行銷和傳播領域已經得到了印證。但其實二維條碼更可以變成一鍵支付工具,無論是對商家還是消費者,都是好事一件。

星巴克年初在iOS App中,新增了二維條碼支付功能。顧客只需搖一搖手機就能獲取一個付款二維條碼,店員直接掃條碼就能完成收款,用戶還可以自願多支付一些小費。目前這項功能僅限於美國用戶。

7月25日,順豐開始在深圳地區試水微信支付業務,用戶只需通過微信「掃一掃」快遞員給的二維條碼,就能完成支付,當然前提是用戶開通了微信支付。新的二維條碼功能將會全面覆蓋電話、App、微信下單等順豐現有的寄件方式,並有望在中國國內推廣起來。

2、非接觸式支付正在興起

生活中的小額日常支付,非接觸式支付正在拼搶這一塊市場,例如:MasterCard PayPass、Visa payWave、中國銀聯閃付等。從體驗看,小額免輸密碼更簡單、更快。

如果你附近有麥當勞,可以去體驗一下這種「晃卡」的支付體驗。

更大的機會是,借助聲波、二維條碼、指紋等方式,信用卡本身將有機會數位化。用戶可以自行選擇卡片消費,而無需攜帶卡片本身。

而在2013 年底,支付寶也宣布和銀泰合作。合作銀泰門店的所有收銀台都已支持使用支付寶錢包付款,消費者打開手機上的「支付寶錢包」,選擇「當面付」,分別可以掃條碼支付與聲波支付,其中聲波支付還可以在沒有網絡的情況下通暢使用。

個人親身試用的感受,支付寶的聲波支付很敏捷,減少了主觀上的物理操作,而且無需簽名和紙質回單,簡單而輕鬆。

3、電子貨幣,從金融工具到消費工具

以比特幣為首的電子貨幣,在過去留給大家的最大印象就是投機工具。一個貨幣,如果沒有進入到市場上被消費,就算不上是真正意義上的貨幣。儘管我曾經用比特幣從推友中買了一部Nexus 5,但這代表不了什麼。

目前美國新蛋、戴爾、星巴克均已支持比特幣支付,這些「傳統商家」的認可,意味著比特幣的價值已經進入一個相對穩定甚至看漲的階段。這似乎是在初期的投機炒作後,比特幣又重新回到了發展軌道。

交易平台、ATM、消費商家、整合型支付平台正在一步步補齊,,比特幣擁有無國界、抗通膨的優勢,未來值得期許。

當然,以上說法僅限中國之外。目前受限於官方規定,比特幣的落地仍然走在法律紅線。

4、身體支付,無須藉助外部介質

支付需要的外部介質會越來越少,會充分利用已有設備的能力。未來,指紋、人臉、視網膜、虹膜、聲紋甚至皮下晶片等生物體特徵,都可能成為用戶授權支付的方式。

PulseWallet這家公司主張用靜脈進行支付,每個人的靜脈圖像保持不變且不會出現重複,所以為掃描靜脈圖像進行支付提供了可能。它通過內置的紅外相機拍攝用戶靜脈圖像,確認身份後從已綁定的信用卡中扣款。這是一種非入侵式的支付體驗,你可以通過「你自己」來證明「你自己」。

5、無人支付,沒人也能付錢

當你產生一個消費行為,直到你付帳的全過程,都完全沒有人的參與,這是怎樣一種體驗?不需要人值守,自動提供服務,自動收款,效率極大地提升。

支付寶在北京和無憂停車合作試點「智慧停車」:汽車在車庫入口時,高清攝影鏡頭會自動識別車牌號並放行。取車前,系統會自動發送包括停車場名字、停車時間和車費信息在內的繳費頁面,車主可以直接在公眾號中繳納停車費。

如果你想要體驗,可以前往北京清華科技園、北京人民醫院、世貿百貨的3個停車場試用。

通過攝影鏡頭、傳感器、數位支付結合的無人支付,將在停車場、收費站、自助購物等領域極大提升效率。

6、銀行卡的智慧化

從1915年銀行卡被發明開始,銀行卡越來越成熟,但也越來越缺乏變化。以Coin、萬卡為代表的多合一刷卡設備刷新了大家對銀行卡的認知,但未來可能不止如此。

在跟萬卡CEO王博的交流中,他們獲得最大的技術突破在於:通過可彎曲的柔性電池、以及晶片技術結合,可以把具備無線連接能力的設備,做到跟銀行卡一樣薄。

這意味著未來的銀行卡也許可以整合USB接口,可以打電話,可以刷交通工具費用,可以整合你生活中的其它卡片。

截止去年年底,中國信用卡的發卡量已達1.9億張。如何基於這樣一個大的數量,讓卡片承載除支付之外的更多功能,融入消費者的生活裡,這是「銀行卡」的下一個機會。

支付的未來:融合與提升

支付是科技創新中不可或缺的環節,上面我們總結到的這些支付領域的新趨勢,從支付方式、管道、場景都對現有的支付方式做出了大量新的想法和可能。

不斷融合新出現的科技技術,提升用戶支付的能力和範圍,將會為我們未來的生活帶來極大的便利。

本文出自極客公園,作者為楊濤

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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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