LINE今年要拚AI和FinTech，廣告扛下營收成長重任|數位時代 BusinessNext

廣告成長愈來愈快，營收佔比已拉高至46%

LINE目前營收來源主要有通訊（貼圖、主題）、內容（遊戲、音樂等）、廣告，以及其它。其中廣告收入在2016年已經首度超過內容，成為營收主力，而2017年主要因為Performance Ads大幅成長153%的帶動下，更進一步將廣告對整體營收的占比拉高到46%，達765億日圓（約合新台幣207億元）。

而從過去4年的走勢可以明顯看出，LINE的廣告收入不只是年年都在成長，成長速度還一年比一年更快，已經是最重要的成長引擎。而且在LINE今（31）日公布的2018年三大營運重點中，除了AI和FinTech這兩項是著眼於較長期發展的策略投資，第三大重點就是廣告。

2018三大重點：廣告、AI、FinTech

而從LINE去年的財報可以判斷，AI和FinTech這兩大事業應該都還在燒錢的階段，除了研發的投入，以及商業模式還未能確立，其中LINE在去年第四季營業費用拉高的一大主因，其實就是來自LINE智慧音箱Clova Friends的行銷宣傳，在第四季的相關費用支出高達22.4億日圓（約合新台幣6億元）。而LINE預計今年還會再推出有螢幕的智慧音箱產品，也可能進入日、韓以外市場，相關行銷費用可能也還是會維持在高檔。

還有在FinTech方面，LINE Pay的交易量雖然持續成長，並且在第四季出現大爆發，季增96.6%達2280億日圓（約合新台幣617億元），累計去年的交易金額也高達4500億日圓（約合新台幣1218億元），但從財報來看，幾乎還看不到營收貢獻。而且LINE今日又再宣布成立金融公司LINE Financial，預期短期內FinTech之於LINE也還會是一個投入大於回報的領域。

而在內容和通訊這兩大項目都看不到顯著成長動能的情況下，也更突顯出廣告這個營收火車頭對LINE的重要性。可以想像，LINE今年一定還會更用力想辦法從廣告榨出更多錢來。

海外用戶數衰退成隱憂

此外也值得注意的是，LINE去年在日本、泰國、台灣和印尼這4大主要市場的月活躍用戶數為1.68億人，相比2016年的成長幅度已經不到1%。更重要的是，LINE在2017年的海外用戶數出現了4年來首度衰退，從1.01億人掉到9500萬人，若非去年LINE在日本增加了700萬用戶，達7300萬人，則全年恐怕就要陷入衰退了。因此，LINE能否能夠維持既有用戶規模，或是將步入衰退，也是今年的觀察重點之一。

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起，模型成為企業資訊基礎設施的一環，企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本，以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定；有鑑於此，服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技（ELITE CLOUD）將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商，協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源，在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作，企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI，而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示，為協助更多企業推進 AI 創新實務，勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色，進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商，透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務，協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra，企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年，許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」，提升員工工作績效，而代理式 AI 的崛起與普及，則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態，從企業資源規劃（ERP）、顧客關係管理（CRM）、人力資源（HR），到客服、研發甚至製造系統，AI 開始深度嵌入各類企業應用，AI 扮演的角色也從單純的輔助工具，逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此，企業保持未來競爭力的關鍵，不再是「有沒有導入 AI」，而是「是否具備管理 AI 的能力」，包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent，以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島，都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代，意味著企業若只押注單一模型，未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示，企業接下來更需要以「Models as Infrastructure（模型即基礎建設）」的思維，將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理，將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家，不少客戶已導入 AI 應用服務，正積極建置 AI Infra 與管理環境，因此，勤英科技自 2025 年積極轉型，將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營，業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商，例如與多模型平台 MixRoute 合作，並開發可支援單一登入（SSO）、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台，協助企業簡化模型管理與成本控管，將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合，勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關，勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本，以及落實資安治理，更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業：

第一：提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋，透過整合 Gemini 的 Google Workspace，企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能，包括會議摘要、文件生成、簡報整理等，快速提升員工生產力，同時，增強企業對 AI 應用的信心，為之後的應用深化做準備。

第二：協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說，除以生成式 AI 打造企業大腦，還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力，重塑工作效率。」黃士培表示，勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise，提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務，讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料，讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說，勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞；另在影音內容生成領域，勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術，將內容產製成本縮減達 90%。

第三：提供多模型聚合管理平台，滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作，提供企業客戶多模型管理平台，讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型，並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制，管理 token 使用量與 AI 成本。

「透過我們提供的多模型管理平台，企業客戶不會被單一模型綁定，可以在模型快速疊代的環境下，更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說，隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署，下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力，而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因：當 AI 開始成為企業營運的一部分，企業需要的，已不只是模型供應商，而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊，請查詢網站：https://www.elite.cloud/zh/