輕裝備 VS 重部署,兩大電商龍頭誰能搶下行動支付灘頭堡
輕裝備 VS 重部署,兩大電商龍頭誰能搶下行動支付灘頭堡
2016.10.05 | Yahoo

雅虎奇摩出手後,台灣兩大電商龍頭正式將對戰場域從電商延伸到行動支付,但有趣的是,PChome集團和雅虎雖然有類似的電商背景和優勢,選擇的卻是兩條截然不同的道路。最終,是從電商產品角度出發,走便道的雅虎會後發先至;還是以支付業者身分,一步步打樁鋪路的PChome集團能夠一路領先到底呢?

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行動支付是一級戰場,幾乎所有大小玩家都加入戰局
圖/ shutterstock

雅虎「超好付」電子錢包正式上線,雖然目前限制多,可應用據點也少,但雅虎在支付的策略卻也轉趨明朗。很顯然,不同於PChome成立拍付國際(Pi)這家子公司,從零開始一步步摸索,建立新的App、系統、通路和累積用戶;雅虎奇摩則是選擇緊抓著電商平台上既有的會員,將支付直接整合進原本已經有數百萬下載量的超級商城App;而在系統和通路方面,雅虎也選擇了最簡單、成本也最低的方式,直接搭上銀行業者已經建立好的途徑。

Yahoo奇摩超好付串聯會員整合、行動支付、點數回饋 ,打造全方位智慧行動經濟生態圈(右為Yahoo
雅虎奇摩終於推出自家的行動支付服務。
圖/ 雅虎奇摩

另外在第三方支付的應用方面,雅虎同樣也是選擇交給合作夥伴中國信託開發「易付」,而PChome則是在第三方支付公司支付連底下,再成立子公司國際連,申請電子支付營業執照,自己經營。

要快速還是要彈性?要低成本還是要掌控權?

就雅虎的布局角度,如今新發行的App要想擠進消費者的手機裡,困難度已經愈來愈高,沒有理由放著既有的龐大下載量App不運用,而去重新開發、推廣一款App。對雅虎來說,這不只是降低消費者使用門檻,提高使用意願的方式,同時也免去了重新開發一款App的時間和成本,是相對更省力的作法。

但在拍付的思維裡,更強調的則是用戶體驗,也就是如何讓消費者從鎖屏到支付之間需要經歷的手續最少、時間最短,以及提供點對點轉帳等不同支付功能。在他們看來,要想在既有的App上去修改,是不容易做到的。

此外,雅虎認為,一個商家的櫃檯上,不可能擺上各式各樣的機器,只為了分別服務單一家支付業者,因此,走別人已經建好的路,不僅是降低自己成本、加快上線速度,同時也是提高商家接受度最好的方法。

照片02:活動照(Pi行動錢包 詹宏志董事長).jpg
詹宏志領軍的PChome集團在行動支付佈局上。採取掌握高度主控權的模式,一步步從零開始。
圖/ PChome

而拍付在這方面,則是有不一樣的布局,也不難理解他們的顧慮。可以想見,走別人先建好的路,優勢雖明顯,卻也不乏有隱憂。畢竟,路是別人開的,就意味著,只有當別人動一步,你才有跟著動一步的空間,一旦對方要提高過路費,恐怕也只能含淚接受。當核心命脈受制於人,發展上也就缺少了彈性和發揮空間。

是不想整合還是難以整合?是不想當支付業者還是不能當支付業者?

當然,雅虎和PChome集團做出不同選擇的背後,不只是在這些主觀優劣判斷之間的取捨,也受到很多客觀因素的影響。

如雅虎旗下超級商城、購物中心、拍賣,一直到支付服務,都是隸屬於同一家公司,當要進行資源整合時,速度和難度都會比各自以子公司身分營運的PChome集團容易得多。

又或者,雅虎雖然是台灣團隊經營,卻是以外商身分在台灣落地,決策相對少了彈性,發動的時間也要更久,並且還要考慮道更多政策、法規面的問題,更別說台灣雅虎的未來至今仍未明朗。因此,與其說雅虎不想成為一家支付業者,或許更可以說雅虎是不被允許成為一家支付業者。

要做品牌?還是一條龍生產?

但不論是主觀判斷,或是客觀因素的限制,雅虎和PChome終究是走上不同的道路。整體來看,PChome集團在支付市場的布局,就像是從最源頭的零組件設計、製造開始,一步一步打造屬於自己的產品線;而雅虎則更像是一個品牌商,將現成的東西,快速兜出一個可以銷售的產品。

前者初期投入的成本高、耗費的力氣也多、回收期長,也要夠底氣,但每一分經驗都累積在自己身上,將來要如何組合這些元件,變化空間很大;而後者的做法相對輕巧,靠得更多是既有的品牌力,如果趨勢風向沒有劇烈變化,當然也不是沒有後發先至的可能。

雖然雅虎和PChome不是台灣支付市場上唯二的玩家,卻是最被看好,也最受矚目的兩大選手。台灣行動支付市場才起步,現在就要下定論或許還太早,但仍然讓人好奇也期待,這兩條不同道路的終點,誰將揮舞勝利的旗幟?

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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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