拚不過Facebook,Line、Kakao、微信用金融服務當區域霸主
拚不過Facebook,Line、Kakao、微信用金融服務當區域霸主

你以為全世界的人都在用Line跟微信嗎?說到社群軟體,都是由Facebook、Instagram、What’sApp等美系企業三分天下,尤其行動市場崛起的東南亞,更是由前三者把持,縱使日本Line、韓國Kakao、中國騰訊的微信,都在各自的區域享有龍頭市占,但要出海並不容易。

《日經》分析Line、Kakao、騰訊三家企業,指出他們不跟美系企業相爭,反而利用在各自區域累積的龐大數據,推出金融或交通等加值服務,社群媒體變身成為銀行或司機,在美系企業擠壓下,找到另一個生存空間。

Line成立網銀,誓言成為來日旅客支付霸主

先從國人最熟悉的Line講起,由韓國網路巨擘Naver成立的Line,總公司位於東京澀谷,日本、台灣、泰國、印尼的社交App中,Line都是第一把交椅。

執行長出澤剛表示,Line並沒有開疆闢土征服世界的野心,「而是打造一個兼具所有服務的平台。」2014 年底Line Pay上線正式跨足行動支付,四年來開花結果,根據資策會研究指出,2017年Line Pay為台灣民眾最常使用的支付工具,占25%。而日前Line總部還推出「LINE Pay全球聯盟計畫」,串連台灣、泰國、印尼用戶,目標成為入境日本旅客使用率最高的支付軟體之外,還與微信和韓國Naver Pay合作,吸納更多使用者。

行動支付漂亮過關,接下來便是建立自己的金融機構。2018年11月與瑞穗銀行合作,宣布成立個人徵信單位「Line Credit」,2019 年春天成立「LINE Bank」,計劃推動純網銀、線上無擔保借貸服務,等主管機關審核後,2020年便能正式上線。

【圖一】上線兩年 LINE Pay註冊用戶數突破200萬里程碑,一舉衝過220萬!.png
Line於2014年底推出Line Pay,正式跨足行動支付;2108年11月宣布與瑞穗銀行合作,2109年推出純網銀 Line Bank。
圖/ LINE

Kakao稱霸韓網銀、交通,出海卻吃鱉

日本由Line稱王,韓國則由Kakao把持。旗下的社交軟體Kakao Talk在韓國使用率超過95%,自然給了Kakao切入其他服務的利基。2014年9月推出Kakao Pay,除了線上付款之外,還替使用者自動找出最優惠信用卡的功能,至2017年已經有1,400萬名用戶,而6成以上使用者為女性。

Kakao純網銀Kakao Bank在2017年上線,股東成員還包括韓國國民銀行、eBay、騰訊。而Kakao Bank在7月底開張,不到5天就搶到100萬新開戶數,主要是Kakao大方讓利,除了開戶立即獲得300萬韓元(約新台幣8.7萬元)透支貸款,所有交易費比起商業銀行,起碼少了十分之一。

金融服務表現出色,Kakao的交通業務在韓國的滲透率也很高,叫車軟體Kakao Taxi在韓國有1,700萬名會員,相當於韓國三分之一人口,現在連在日本都能使用。這也給了Kakao進軍海外的野心。

Kakao的執行副總Bae Jae-hyun說到:「我們從一個聊天軟體開始,發展到後來成為金融平台,接下來就是海外市場。」只不過海外用戶不給面子,2015年Kakao併購在印尼很受歡迎的美國社交軟體Path,企圖在東南亞試點,但隨著Path在2018年停止營運,這場海外布局便無疾而終。

遊戲版號危機後,騰訊恐失支付財

與上述兩者相同,中國的微信也有走不出去的狀況。母公司騰訊每個月有至少90%、10億活絡用戶來自中國,僅有5%來自海外。

但騰訊家大業大,除了微信,影音遊戲、視訊串流、電子支付等服務加起來,讓騰訊成為市值排名世界前五大的企業。尤其遊戲更是騰訊的金雞母,營收占整體的40%。

2018年3月中國政府以機構改革為由,遊戲版號的發放全面暫停,導致遊戲無法上線營運,到12月為止騰訊股價跌幅超過24%,雖然中國在12月宣布恢復版號發放,給市場一劑強心針,但《日經》仍認為,仰賴國家機器所控制的單一市場,實在太過危險。

每月用戶數超過10億的微信,掌握龐大用戶資訊,比起其他社交軟體,更有利發展金融與徵信服務。這也被中國政府看上,中共當局挑選騰訊與阿里巴巴,共同開發「社會信用分數」系統,根據兩家網路公司的使用者行為,對國民打分數,擁有高積分者,可獲得禮遇,並快速找到好大學和好工作;而低積分的人可能被社會拒於門外,甚至無法找工作。基於龐大人口資訊進行控制,人權侵犯的批評,也從牆外的世界紛沓而至。

另外,騰訊的微信支付和支付寶,各占中國行動支付兩大山頭。而中國採用第三方支付,客戶備付金所產生的利息變得相當可觀,根據中國蘇寧金融研究院互聯網中心主任薛洪言的分析,兩間分別產生的備付金應該分別在6,000億人民幣、4,000億人民幣左右,便有人戲稱「躺著都能賺」。不過中國政府下令,2019年1月要全面接管備付金,騰訊除了遊戲這條路被掐著脖子,支付的路看來也不好走了。

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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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