東南亞望族挺!金融新創Oriente獲30億銀彈,在台力推likestore開店平台
東南亞望族挺!金融新創Oriente獲30億銀彈,在台力推likestore開店平台
2018.12.04 | 創業

根據 Google 與淡馬錫公布的《東南亞網路經濟報告》中顯示,東南亞使用網路的人口將達 3.5 億人,這個數字甚至超越了美國人口總數,這些網路人口創造了規模上看 1,020 億美元的電商產值,成為兵家必爭之地。

不過,儘管全世界都積極搶進東南亞,在基礎建設上卻仍擁有巨幅的進步空間。根據 KPMG 的資料顯示,僅有 27% 的人口擁有銀行帳戶。而在較為落後的地區,如柬埔寨,甚至只有 5% 的人口擁有銀行帳戶,在這種情況下,遑論各種借貸的可能性。

Skype 的共同創辦人 Geoffrey Prentice 與陸金所前營運長戴修憲等人創立了 Oriente(奧東),推出適用於東南亞銀行帳戶缺口與借貸問題的金融服務系統。而 Oriente 於一週前宣布拿到東南亞許多大家族的大量銀彈支持。

東南亞大家族站台,Oriente 有望深入基層

Oriente 本次 A 輪融資金額高達 1.05 億美元(約新台幣 31.5 億元),投資者包含馬來西亞的 Berjaya 集團、菲律賓的 JG Summit 控股,以及印尼的 Sinar Mas。

而根據《Tech in Asia》的整理與《Forbes》的資料,上述的三大家族都相當顯赫,透過拉攏大家族,於經營上也更有助於深入東南亞最基層的一群使用者。

企業 擁有者 《Forbes》淨資產
Berjaya 陳志遠與其家族(英超球隊 Cardiff City 擁有者) 8.2 億美元
JG Summit 吳奕輝與其家族(吳奕輝又被稱為菲律賓的李嘉誠) 39 億美元
Sinar Mas 黃奕聰與其家族(印尼四大富豪之一) 91 億美元

2017 年時 Oriente 在菲律賓與印尼推出手機金融服務(Cashalo 與 Finmas),提供即時的信用分數,並對個人與中小企業提供微型貸款。靠著東南亞地區眾多無法通過銀行借貸服務的使用者,以及低於銀行貸款的利率,讓Oriente產品快速拓展市占率。舉例來說,菲律賓的 Cashalo 下載數就超過 100 萬。

而 Oriente 募得的 A 輪資金,將用於國際拓展、進入新的市場,以及發展現有的產品。

於台灣主打開店平台 likestore

Oriente 旗下的產品,包含今年 8 月中旬在台灣推出的自助官網暨開店平台 likestore,主打一天只需 10 元、輕鬆導客與經營熟客等優勢。與在東南亞推出的金融服務一樣,likestore 瞄準中小、微型企業,並標榜低門檻、低障礙的使用方式。

上線 3 個月的時間,已經有 3,500 家企業與個人店家於 likestore 平台上開店或製作官網,超過 250 個店家開始對外營業。

Oriente 台灣分公司總經理羅子亮表示,Oriente 的策略是在台灣成立研發中心,推廣 likestore,成為 Oriente 在東南亞與主要零售業者合作推廣消費金融重要的基礎與成功案例。同時在台灣與倉儲、物流服務商合作,建立中小、微型企業的正向循環。

不過,Oriente的金融服務,礙於台灣的市場規模與法規,暫時不會在台灣上線。

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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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