儲值款項不如街口，LINE Pay一卡通過年要發紅包突圍|數位時代 BusinessNext

中秋紅包推升用戶數，但收付款金額仍輸街口

目前電子支付市場，以62萬用戶的街口支付，以及100萬用戶的LINE Pay一卡通競爭最為激烈。可以從收付款金額、帳戶轉帳、儲值款項這三個面向來觀察。

根據金管會本月公布的數據，截至去年11月底，街口支付的實質代理收付款項金額為5.65億元，勝過LINE一卡通的4,390萬元；儲值款項部分，街口支付以3.57億元，勝過LINE Pay一卡通的3.36億元；而LINE Pay一卡通，則在電支帳戶間轉帳金額以1.24億元奪冠，街口支付以8,604萬元居次。

LINE Pay台灣行銷部負責人葉君毅表示，LINE Pay一卡通帳戶能在第一個月，用戶數就突破56萬人，關鍵就是2018年中秋節所推出的轉帳紅包活動，當時11天的活動，就創下5億3,522萬的轉帳金額。藉由社群的力量，在好友、群組內自發性地轉發紅包，由於需要實名制綁定的一卡通帳戶用戶數量上衝不少。

再衝一波！農曆新年祭出抽紅包活動

因此，今年農曆新年LINE再度推出發紅包活動，紅包除了可以傳給個人，也能夠發在群組，事先設定紅包總金額、發放數量，讓好友在群組內搶紅包，系統會隨機分配每個紅包的金額。

特別的是，用戶只要在2/1~/2/12發出紅包，最高回饋888點LINE Points，點數入帳後就能馬上使用。葉君毅表示，無論是發紅包或是收紅包的人，都必須擁有LINE Pay一卡通帳戶，如果沒有帳戶就算收到紅包也領不了。發紅包活動除了應景，LINE最大目的就是希望再衝高轉帳金額、會員數，尤其今年年節有9天的假期，勢必能比起上一波中秋節，賺進更多的用戶。

LINE Pay雖然擁有龐大用戶基礎，但LINE Pay一卡通帳戶在收付款項、儲值帳戶餘額金額一直跟街口支付拉鋸，關鍵原因在於LINE Pay一卡通支援的儲值銀行只有10家，而街口支付合作的銀行高達17家，在覆蓋率上持續領先，自然影響了收付款、儲值成績。

此外，若是要將儲值帳戶中的錢，提領到銀行帳戶中，LINE Pay一卡通部分銀行需要收取15元的手續費，對手街口支付則完全不收取提領手續費。街口更在農曆年前夕宣布，從1月24日上午10點起，將儲值帳戶中的錢提領到銀行，就能即時入帳，不像過去需要等上一兩天的時間，讓用戶在年節期間，可以方便將儲值帳戶內收到的紅包，直接轉換成現鈔領出。

對此，LINE Pay台灣營運團隊負責人吳孟芝認為，LINE Pay一卡通帳戶儲值金額的多寡並不是最大的重點，而是LINE Pay背後所建構的生態圈，另外隨著收款機「LINE Pay mini」的推出，能提供用戶多種支付的選項，讓用戶選擇最適合自己的付款方式才是重要的。

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。