牙醫師創辦的P2P平台Toss，成為韓國第一家FinTech獨角獸|數位時代 BusinessNext

牙醫師創辦的P2P平台Toss，成為韓國第一家FinTech獨角獸

南韓在2015年鬆綁相關規範後，金融科技（Fintech）產業相繼迸發，金融服務平台Toss就是其中之一，本周他們宣布獲得新一輪8,000萬美元的融資，讓公司估值一舉上升到12億美元，成為南韓第一隻金融科技獨角獸。

牙醫創業家，一腳跨進金融科技領域

2015年推出的Toss，是一個提供P2P支付服務的平台，創辦人Lee Seung-gun本來是一名牙醫，因為看見南韓線上銀行服務的落後，意識到行動支付背後潛藏的龐大商機，才因此創辦Toss。

Toss的母公司Viva Republica曾分享，過去若是要轉帳1萬韓元，大約需要在介面上點擊37次才能完成。Toss把本來繁瑣的線上轉帳流程，精簡到指須三個步驟，輸入收款人姓名、銀行帳號後，接著填寫金額、密碼，經過身分驗證後就能完成，大幅解決了過去線上金融操作的不便。

過去因為南韓當局在監管上相當嚴格，讓Toss在上線的第一年只拿下60萬的下載量，如今全南韓5,147 萬人口中，就有1,000萬人是Toss的用戶，平台也提供包括貸款、信用評分管理，保險等，超過25種服務。

南韓第一隻FinTech獨角獸誕生

Toss的母公司Viva Republica在本周一宣布，已經完成8,000萬美元新一輪的融資，目前公司估值上升到12億美元，成為南韓第一隻金融科技領域的獨角獸。

最新一輪的融資由矽谷風險投資公司凱鵬華盈（Kleiner Perkins），以及Ribbit Capital領投，「南韓擁有年輕、大量熟悉科技的人口，潛力其實蠻大的，該國金融機構每年在線下，可以產生將近5,000億美元的收入，數位金融服務絕對只是剛開始而已。」Ribbit Capital合夥人Nikolay Kostov說。

事實上，今年六月Viva Republica才剛獲得4,000萬美元的D輪融資，由新加坡主權財富基金（GIC）、紅杉資本（Sequoia China）領頭，若加上本周最新一筆融資，Toss已經陸陸續續募集大約2億美元的資金，Toss創辦人Lee Seung-gun先前受訪時曾表示，明年（2019）的目標是募集1億美元資金。

不畏Kakao競爭，著眼東南亞市場

中國、新加坡等亞洲經濟體都全力衝刺金融科技領域，反觀2018年南韓人均GDP將超過3萬美元，加上手機普及率、網路覆蓋率都相當高，卻因為嚴格的金融監管限制了金融科技產業。

不過這樣的情況正在翻轉中，Lee Seung-gun先前曾預估，預計到了今年年底，南韓銀行系統所有P2P的轉帳，有10%都將透過Toss處理，這樣的規模幾乎跟南韓傳統大銀行處理的量差不多。

展望未來，Toss 將面對南韓網銀Kakao Bank的競爭，Kakao Bank是由南韓最大通訊軟體KakaoTalk延伸發展出來的產品，跟台灣LINE純網銀的發展軌跡類似。去年七月正式展開營運，成為南韓第二家純網銀，投資者包括國民銀行、eBay、騰訊等公司，站在Kakao Talk的基礎上，Kakao Bank一成立就等同擁有南韓7成以上的潛在用戶。

Toss母公司Viva Republica創辦人SG Lee 認為，兩家公司著眼的重心不同，因此並不擔心Kakao的競爭。這次募集到的資金，Toss將會用來拓展業務版圖，特別是東南亞市場，「到明年底的時候，我們相信可以拿下大部分有使用金融科技服務的南韓用戶，」Lee Seung-gun說：「因此，我們必須放眼南韓以外的市場。」

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。」

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。