「三寶」大戰！支付寶、歐付寶與智付寶陷入商標戰|數位時代 BusinessNext

「三寶」大戰！支付寶、歐付寶與智付寶陷入商標戰

「付寶」兩字到底是不是專屬商標？支付寶和歐付寶與智付寶陷入商標戰。電子支付業者歐付寶召開說明會，展現捍衛自家商標的決心。

各家都想用「付寶」

商標戰爭議在於，中國的支付寶認為「付寶」二字為支付寶公司專屬商標，要求台灣經濟部智財局，撤銷台灣所有使用類似『付寶』二字商標。

雖然阿里巴巴事後提出評定遭智財局駁回，但阿里巴巴不服提出訴願，經濟部訴願委員會日前作出與智財局不同的結論。

2016年8月3日經濟部訴願委員會決議，「『付寶』二字僅為大陸支付寶專屬使用，台灣公司不得使用。」要求智財局另為處分。為了捍衛自家商權，歐付寶已於九月底提出行政救濟，希望透過智財法院審理求得公道。

林一泓：消費者不會搞混

近日電子支付業者歐付寶與智付寶招開出席記者會，展現捍衛自家商標的決心。

歐付寶委任律師郭睦萱表示，本案件最大爭議在於阿里巴巴主張「All付寶」當中的「付寶」與「支付宝」近似，不准他人註冊為商標。但「付寶」一詞並非阿里巴巴所獨創。

但事實上，早在阿里巴巴註冊之前，台灣就有「美商支付寶股份有限公司」，阿里巴巴發源地大陸也早就有「上海海基業高科技股份有限公司」註冊過「e付宝」。但現在中國阿里巴巴卻要透過打商標戰將「付寶」一詞獨占。

歐付寶董事長林一泓則表示，「消費者需經註冊為會員後始得使用歐付寶，故並無將兩者商標混淆誤認之可能。且歐付寶與其他金融機構銀行之使用者均為實名制認證過，對於我們提供服務的廠商更有一定程度的認知，就如同台灣有中央大學、中興大學、中正大學、中山大學、中原大學、中華大學⋯⋯難道台灣人就會搞混了嗎？」

不只是商標戰爭？

目前在中國大陸單以「電子付款」等特定類別搜尋的結果，就有多達451筆以「⋯⋯付寶」為字尾註冊的商標， 但為什麼螞蟻金服對於台灣僅僅兩家「付寶」業者特別的在乎？堅持付寶兩字為中國支付寶專屬使用呢？

業內人士認為這不僅僅只是單純的商標戰爭而已，背後隱藏的支付寶國際佈局的強烈野心與企圖，任何阻檔或影響支付寶海外擴展的因素都會被視為眼中釘，必須拔除。

支付寶目前沒辦法單獨在台落地營運，必須和玉山銀行等金融業者合作，因此對於台灣使用者來說，已經是「間接」透過金融業者認識支付寶這個品牌。這也是螞蟻金服如此在乎商標的原因。

加上，台灣是螞蟻金服海外擴展的重要國家，因此螞蟻金服針對商標權一事表現特別強硬。

螞蟻金服正積極在亞太地區擴張版圖，11月1日宣佈與泰國最大財團正大集團展開合作進攻東南亞市場，十一月初也與澳洲聯邦銀行(CBA)簽署合作備忘錄，讓澳洲本地消費者和澳洲旅遊的中國旅客在澳洲境內使用支付寶付款。

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。