推廣電子錢包三大難題待解
推廣電子錢包三大難題待解
2005.08.01 | 科技

七月十四日,台北忠孝敦化捷運站的地下街,熱鬧非凡。台北智慧卡公司(悠遊卡的發卡單位)、飛利浦半導體、中華電信、明基與資策會的代表一同站在舞台上,在眾人好奇的目光下,每個人將手上看似一般的行動電話,與面前的悠遊卡感應器接觸。「嗶」的一聲,感應器的螢幕上立即顯示扣款以及剩餘金額--就像是平常搭乘捷運或是公車一樣,「九月開始,結合悠遊卡的行動電話就可以上路,」台北智慧卡公司董事長歐晉德高興地說。
歐晉德手上拿的這款行動電話,是明基以飛利浦NFC(近距離無線傳輸)晶片設計而成,這套晶片組也是目前台北捷運所使用的非接觸系統(Mifare)的下一代產品,下個月將開放一○○支進行測試,而這僅是第一步而已。
明年第二季,NFC晶片將與SIM卡整合,結合中國信託、國泰世華、富邦與台新等四家銀行於明年中發行悠遊聯名卡,在便利商店、加油站等地方支付小額消費,讓發卡量高達五百七十萬張的悠遊卡,一舉成為結合「悠遊卡」、「信用卡」及「電子錢包」(現金儲值卡)的多功能卡片。負責主導這項計畫的資策會執行長柯志昇形容,「這是個需要全體動員的高難度計畫。」

難題一 合作單位少效益低

柯志昇的話裡,透露著建構「電子錢包」的風險。 三年前,打著台灣第一個「電子錢包」稱號的Mondex(現金儲值卡的一種品牌)風光上市,宣稱擁有台灣大車隊的一千五百輛計程車、全國一千二百家樂透彩經銷商以及萊爾富超商等據點,但卻是雷聲大、雨點小,在發卡量無法衝高的原因下,連擁有最多據點的台灣大車隊也決定退出,「消費者不習慣多帶一張卡片出門,是(電子錢包)無法普及的主因,」一位台灣大車隊的主管私下指出。
「多一張卡片會造成麻煩,那我們就思考如何減少一張卡片,」負責悠遊卡行動電話研發的明基網通事業群產品經理殷偉超反向思考,認為現代人每天要帶太多的卡片在身上,信用卡、提款卡甚至悠遊卡一張都不能少,卡片一多,就會搞混,更擔心會弄丟,所以明基把腦筋動到最容易整合的悠遊卡身上,「行動電話整合悠遊卡,這是一舉兩得的作法,」他說。
由於目前全球只有三星(Samsung)與諾基亞(Nokia)有NFC的行動電話,而且都在原型機(Prototype)的階段,還沒有進入量產。因此一年前,明基在取得資策會的科專補助後,便找了台灣飛利浦的研發人員,以目前已經上市的M315機種為架構,設計這款台灣「第一」與「唯一」的行動電話。
但是「唯一」並不是件好事,在資策會主導的「近端行動交易服務計畫聯盟」成員中,目前只有明基一家行動電話業者。據了解,當時聯盟成立的時候,資策會與明基一拍即合,並答應給予半年的「獨家銷售」,華碩與英華達(OKWAP)兩家台灣廠商雖也都想參與,但卻被資策會以「擔心多頭馬車」、「品牌形象不夠國際化」為理由而拒絕。然而,行動電話在近年的演變下,「美感」已經大於「實用」,如果明基的行動電話反應不佳,在沒有選擇之下,「電子錢包」勢必會與消費者再度擦身而過。

難題二 電信業者態度觀望

第二個難題,是電信業者的態度。在「近端行動交易服務計畫聯盟」的成員中,網羅了中華電信、台灣大哥大、遠傳電信、亞太行動寬頻與威寶電信等重量級業者,利用各家業者搭建的金流平台,民眾可進行加值或小額付費。至於晶片與SIM卡結合的研發工作,則交由中華電信研究所負責。
投入五百萬元研發的中華電信總工程師石木標表示,未來開發出來的專利與產品,可與其他電信業者共用,「重點在於推廣(電子錢包)的功能,不是要賺錢,」他強調。
雖然中華電信動作積極,但是其他業者卻反應冷淡。不僅記者會當天未派出高層出席,私下詢問對於這項計畫的觀感,也多語帶保留,「我目前還沒有收到要配合這項計畫的通知,也不清楚這項計畫的內容,」負責遠傳技術與資訊研發的執行副總束宜鵬說。同時,台灣大哥大也表示,還未收到相關計畫的資料,因此無法評論。
反觀國外,透過近距離無線傳輸,利用手機進行的小額付費,廣受各國電信服務業者的重視。二○○三年底,日本電信電話公司移動通信網(NTT DoCoMo)與新力推出結合手機、零錢包與鑰匙的FeliCa行動電話,提供消費者多達二十七項服務,協力合作的廠商跨足了銀行、便利商店、遊戲軟體廠商、電視台等領域。除推出多款手機之外,為推動FeliCa服務的普及,NTT DoCoMo也計畫推廣FeliCa讀寫器的設置業務,提供補助給欲支援FeliCa服務的商店,這項補助計畫的金額高達一百億日元。
FeliCa行動電話推出至今,已在日本銷售出兩百萬支,預計到了二○○六年三月,銷售量可以達到一千萬支。目前FeliCa智慧晶片手機也已在香港、中國以及新加坡等地上市,全球銷售量至二○○五年二月為止,創下了七千萬支的佳績。
除了日本外,韓國電信(SK Telecom)去年中也發行結合交通、小額付費的行動電話,這支使用紅外線做為傳輸介面的行動電話,在韓國已銷售四十萬支。同時,遠在歐洲的芬蘭與法國,也正在研發具有電子錢包功能的手機。
「如果台灣電信業者不能配合,缺少擔任金流的角色,這項計畫的前景就不樂觀,」飛利浦半導體台灣區總經理江建勳說。
台灣的便利商店家數超過七千五百家,已經是零售產業裡最大的通路,也是和消費者接觸的第一線。明年第二季「電子錢包」正式上路時,如何進駐通路,改變消費者的支付習慣,將是電子錢包能否再度被消費者接受的關鍵點,其中又以擁有超過三千五百家門市的龍頭業者統一超商的態度最具影響力。

難題三 便利超商龍頭無配合意願

「我們暫時不會考慮與其他業者合作,」統一超商公共事務室經理賴文琦表示。統一商品部開發經理李佳蓉也指出,至七月份為止,目前發卡量已經超過二百萬張的i-Cash,雖然成本還沒有回收,但已經達到穩固顧客的忠誠度,並提升自我的競爭優勢,正因為如此,統一甚至認為與其他廠商合作的效益不大。
負責「近端行動交易服務計畫聯盟」運作的經濟部通訊產業發展推動小組資深經理蔡瑞塘坦承,由於統一超商的i-Cash卡發行狀況很好,所以目前還沒有答應參與這項計畫。不過,他強調,聯盟已經取得全家、OK與萊爾富三家便利商店的允諾加入,「希望借由其他三家業者的力量,看看能不能軟化統一超商的態度。」
另外,雖然萬事達(Master)與威士(VISA)兩家發卡組織都名列這項計畫當中,未來將擔任金流的角色,但是萬事達卡已於今年七月引進美國的PayPass系統(非接觸消費技術的一種),與南部七縣市共同發行的Taiwan Money Card(功能等同於悠遊卡,可搭乘大眾捷運系統)結合,形成「南北對打」的尷尬局面,因此萬事達卡未來是否還會與資策會合作,值得觀察。 「電子錢包」對於台灣民眾而言,並不是個陌生的夢想,只是這次由政府帶頭,集結各家的力量企圖捲土重來,到底能不能值得期待,下個月就是檢驗夢想的第一關。

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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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