台灣大車隊單月非現金交易額破億元，預計年底占比上看16%|數位時代 BusinessNext

台灣大車隊單月非現金交易額破億元，預計年底占比上看16%

在行動支付大戰愈演愈熱的同時，有幾大使用場景是各家業者都不想錯過的，如台灣大車隊提供的計程車服務便是其一。台灣大車隊總經理李瓊淑透露，目前單月來自非現金支付的交易額已經突破一億元，占整體交易金額比重超過一成。

非現金支付占比在三個月內從8%增加到13%

今年7月20日橘子集團旗下支付公司橘子支與台灣大車隊召開合作記者會時，台灣大車隊非現金交易占比約還只有8%，而經過三個月不到的時間，這個比重已經進一步拉升到13%。台灣大車隊整合行銷處經理王嘉慶預估，這個數字還會再成長，在年底前達到16%。

「過去我們還不太敢講，但現在趨勢愈來愈明顯了。」李瓊淑看好，在趨勢發展下，未來2~3年內非現金交易的比重要成長到五、六成也不會是問題。

不過她也坦言，在支付服務上，台灣大車隊還有進步空間：第一是車機系統的改善；第二是司機抗拒改變的心態。但她也立刻補充，「這個部分（指司機拒絕接受非現金支付）已經很小了。」她說：「（司機拒絕非現金支付）都是以前的印象了。」

她不否認，說服司機確實是一件很難的事。因為她自己也可以想像，過去司機收到現金就可以立刻使用，現在卻要另外開戶、另外提領，多了一道手續。而更讓司機反感的，是這些非現金支付服務產生的手續費，都要由司機自行吸收。以信用卡支付來說，司機必須負擔3%手續費，而悠遊卡支付則是每筆交易2元手續費；其他支付也都有高低不等的費用要負擔。

拿出棒子，也會給蘿蔔

但對於這些疑慮，李瓊淑直言，「如果公司推的活動都是公司要吸收成本，那公司就不會想要推動改變。」她認為應該去思考的重點是，新服務能不能為司機帶來更大的收入？「如果我推這個服務能為司機帶更多生意進來，讓司機的收入遠遠大於付出，那手續費就不會是司機應該在意的重點。」

當然，在等待司機更明確地感受到「好處」之前，台灣大車隊也不能毫無作為。她表示，過去幾個月內部已經舉辦過上百場的教育說明會，並也祭出管理罰則，而在積極溝通之後，就看司機「接受」或「不接受」。而實際上，確實有司機因此退隊，但李瓊淑不擔心，「因為我有560萬個客人。」她說：「這是雞生蛋蛋生雞，有客人就有司機，有司機就有客人。」

此外，除了拿出「棒子」，台灣大車隊其實也在規劃要祭出「蘿蔔」，用「利誘」來降低司機的反抗心態。預計很快在11月，台灣大車隊就會攜手悠遊卡公司，共同祭出司機獎勵方案。

司機端營收占比已不到三成

而更長遠來看，李瓊淑表示，台灣大車隊期待當非現金支付的比例愈來愈高，那每個月數億元以上的金流，就能創造出更多發展和想像空間。她表示，目前台灣大車隊來自16000名司機端（會費、抽成等）的營收占比已經不到三成，而就全台灣計程車市場大概就只會維持在八萬多台的規模來看，她相信未來來自非司機端的收入，包括導購、廣告、衍伸服務等營收占比，一定還會持續擴大。「我們現在最大的價值就在這裡。」她說。

從生成式AI訓練、推論，到代理式工作流程（Agentic Workflow）與未來的實體AI，資料流量正以指數級成長，讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出，AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力，加速「Computational Memory」等新架構興起；在這波浪潮中，深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技，正與關鍵夥伴展開深度協同設計，包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術，在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角，記憶體為何躍上AI舞台中央？

過去，半導體的焦點多圍繞在晶片，例如CPU、GPU跟AI加速器等，市場普遍認為，晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵，但在進入生成式AI世代後，產業逐漸發現另一個事實：真正限制AI效能的瓶頸不是運算，而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練，到AI推論、代理式工作流程（Agentic Workflow），甚至未來的機器人與自駕車，龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求，讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場，逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現，大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為，記憶體是突破（頻寬）瓶頸的關鍵，也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察，也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷，加上四年半的創投生涯後，選擇加入美光的核心原因之一：在AI重塑產業結構的浪潮下，記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

從零組件供應商到策略夥伴，記憶體共創時代來臨

AI的崛起，正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去，記憶體產品多是標準化元件，客戶關注的是價格、供貨與規格；合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大，從資料中心、雲端平台到終端裝置，記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵，也因如此，越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」，而非單純零組件。

Mike表示：「現在，我們跟客戶合作的時間跨度改變了，在產品正式上市前三到四年便開始合作，從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如，美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體，便是雙方提前多年展開深度合作（co-design）的成果。

值得特別注意的是，美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品，也在需求層面與客戶進行密切合作，例如，將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議（LTA）轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議（SCA），藉此掌握客戶的未來需求，進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言，深度協同設計是高成本的投入，美光的做法是先廣泛進行市場感知，理解不同場域的需求方向，再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向，AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變，更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋，過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關，但在AI新世代，推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量，而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式，每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源，這意味著，即使設備銷量成長趨緩，記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是，AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域，儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同，但是，Mike認為：所有AI裝置都存在三項共同需求：更快的速度、更大的容量，以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的：「我們最大的挑戰，是如何與客戶和整個生態系保持高度一致，一方面創造供給與產能，另一方面持續推動技術創新。」可以預期，在接下來的五年，記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能，而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新，而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說，AI帶來的改變，不只是算力提升，而是重新定義整個運算架構：過去，記憶體被視為支援運算的基礎元件；現在，則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源；當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率，從裝置數量轉向Token消耗量，記憶體的重要性也將隨之水漲船高，對美光科技來說，這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。