不只是一張卡，Stratos 要蒐集你所有用卡資料|數位時代 BusinessNext

不只是一張卡，Stratos 要蒐集你所有用卡資料

只要輕敲 Stratos，立刻跳出你想刷的金融卡、尊榮卡、禮卡，是一張以藍芽連結手機，強調多卡合一的智慧卡。這家來自密西根的新創還要在你用卡之前， Stratos 會比你早知道要掏出什麼卡片。

「喀喀」對著 ATM 敲兩下，手中卡片一秒變身提款卡？再敲兩下又變金融卡？這不是誰變魔術，這是 Stratos 智慧卡，只要輕敲卡片，立刻跳出你想刷的金融卡、尊榮卡、禮卡，是又一張以藍芽連結手機，強調多卡合一的智慧卡。聽起來跟 Coin、Swyp、Plastc 有些相似？

前情提要：
Coin：一張可以切換八張卡的電子信用卡
 你的最後一張信用卡，超有質感的金屬卡款 Swyp
掏這卡付錢肯定很殺， Plastc一張抵所有卡片

但除了輕敲喚醒卡片的耍帥技之外，這家位於密西根的新創公司，野心不小，要幫你整合皮夾內所有卡片外，還要蒐集你所有的用卡資料。簡單來說，在你用卡之前， Stratos 會比你早知道要掏出什麼卡片。

數位時代翻攝自 Stratos Card 官網

Stratos 會根據你所在的地點，以及歷史刷卡紀錄，判斷你現在身在哪裡，準備使用哪張卡片。假如你要到 ATM 提款，還沒等你選擇哪家銀行的金融卡呢，Stratos 早就根據紀錄，顯示出你正要刷的卡片。如果你正要買杯咖啡，敲敲 Stratos，讓它提醒你，你能在這裡享受什麼折扣。忘了上個禮拜你才獲得一次咖啡折價 50 元？

數位時代翻攝自 Stratos Card 官網

如果沒有歷史紀錄，你也能很快地使用這張智慧卡，先把你的信用卡刷入 App 中。Stratos 沒有顯示屏幕，卡內只儲存你最常用的三張卡，當你敲醒卡片時，卡上三顆 LED 燈 bling bling 輪流閃爍，只要按下旁邊的觸控按鈕，就能選卡。

如果要另選其他卡片，得以手機 App 選擇，在手機卡片庫裡就沒有卡片的儲存上限了。薄如一般信用卡的 Stratos，後面附有兩列磁條，減少刷不過風險。

數位時代翻攝自 Stratos Card 官網

跟其他競爭對手不同，Stratos 算是低調的新創公司，他們沒參加群眾募資。但是員工數已有 50 人的他們，今年也從創投手中募集 2000 多萬台幣。而 Stratos 的技術，其實早已歷時三年開發，所以今年消費者已經能買到卡片，而且真的拿到手。

不過隨著之而來，卻是消費者與國外媒體抱怨連連，包括 100 次裡，只有 5 次能刷卡成功，其他的 95 次，大都是以下這樣的情境，「對不起，你的卡片刷不過去。」消費者必須重新打開皮夾，拿出真正要刷的卡片再刷一次。或是，店員看著這張卡片，摸不著頭緒這到底是什麼？多了一張智慧卡，到底差在哪？

數位時代翻攝自 Stratos Card 官網

在步調極快的台北，沒有人想被長長的排隊人龍白眼。但誰說當個科技早鳥，是件容易的事呢？不得不承認，Stratos 雖然有負評，但在概念上，仍然有獨特之處。Stratos 是所有競爭者中，唯一跟用戶收取訂閱費用的，一年費用95元美金，兩年145元，內建鋰電池能撐兩年。

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Stratos 開發團隊說，未來開發中的技術，像是支援 Pin 碼和晶片技術、NFC 支付，或是指紋辨識，都是訂閱後用戶能取用的服務。當個科技先行者，你會想買一張 Stratos 試試？

圖片來源：數位時代翻攝自 Stratos Card 官網

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。