紅包戰尚未登場，LINE、街口聯名卡大戰年後開打？|數位時代 BusinessNext

紅包戰尚未登場，LINE、街口聯名卡大戰年後開打？

據傳，LINE Pay和街口支付都計畫在今年上半年推出聯名信用卡，若再加上玉山銀行的Pi拍錢包聯名卡，今年行動支付業者競爭將會非常精彩。

街口將和台新攜手發卡？「內部仍在評估」

前行政院長賴清德曾在去年底表示，行動支付普及對台灣要成為智慧國家，有非常深層的意義，政府目標是在2025年，讓台灣的行動支付普及率達90%。

去年開始就一直傳出街口要發聯名卡的消息。根據最近的市場傳言，街口將在今年上半年與台新銀行攜手發行聯名卡，據傳一般消費至少將回饋1.5%的街口幣。《數位時代》求證街口，官方表示確實有不少銀行都有來接觸提案，不過目前內部還在評估階段，對於市場謠言及報導不評論；台新銀行則表示，目前並沒有聽說有這樣的規畫。

事實上，街口和台新有一層密切的關係：街口支付創辦人胡亦嘉的妹妹胡亦蓮，2015年嫁給台新銀董事長吳東亮次子吳昕豪，若未來雙方真的如傳言所說發行聯名卡，可謂是親上加親。

LINE第二張聯名卡，傳與富邦合作

至於LINE Pay早在2016年就與中國信託合作發行LINE Pay聯名卡，推出時祭出LINE Points點數3%高額回饋，讓許多人將LINE Pay聯名卡封為「神卡」，更順勢推高LINE Pay在台灣的市占率。正因為有台灣發行聯名卡的成功經驗，本週LINE也宣布在日本市場與Visa合作，推出LINE Pay Visa聯名卡，取代先前LINE Pay Wallet（電子錢包）內的加值功能，進一步擴張在日本市場的支付版圖。

除了中國信託，富邦銀行也跟LINE關係緊密。去年7月，台北富邦銀行投資LINE Pay 31.58億元，占股19.99%；此外，更找來台北富邦銀行數位金融總處前執行副總經理黃以孟，出任LINE Bank籌備處執行長一職，要全力搶下純網銀執照。目前台北富邦銀行是LINE Bank第二大股東，占股25.1%。

根據卡優新聞網報導，與LINE關係密切的富邦銀行打算在上半年推出「LINE Points聯名卡」。先前LINE因為跟中國信託簽下10年的獨家合約，導致身為LINE Pay股東的富邦難以再推出聯名卡，這次市場上傳聞的LINE Points聯名卡算是巧妙繞過獨家合約的規範，若真的推出，將成為LINE在台灣的第二張聯名卡。對於市場傳聞，LINE表示目前並沒有聽說有此合作案。

持續衝刺應用場景，推升行動支付品牌競爭

LINE Pay和街口都透過各自優勢，持續衝刺市占率，像LINE Pay因為與多家電商平台串接，在網購通路占有很大的優勢，近期也陸續導入餐廳、百貨、手搖飲料店，持續擴張線上、線下的支付影響力。

今年初，LINE更在台灣推出了收款機「LINE Pay mini」，支援LINE Pay綁定信用卡、LINE Pay一卡通帳戶、LINE Points點數，以及iPASS一卡通票卡四種付款方式，加上無線的設計，預計將能讓更多街邊店導入LINE Pay支付。

上週推出後，許多人也很好奇機器的硬體是由誰開發的？LINE受訪時表示，從設備的構想到開發，都是由LINE Pay團隊自行完成。不只是街邊店，LINE表示已經串接POS的商店想要使用LINE Pay mini，也可以與LINE Pay團隊討論連結方式，讓連鎖通路也可採用，預估將能進一步擴張LINE Pay在實體通路的影響力。至於街口因為在夜市、手搖飲料店、餐廳都相當普及，相對深入一般民間消費場景，實體商圈的應用是優勢之一。

另外，玉山銀行去年也和PChome子公司拍付合推「玉山Pi拍錢包信用卡」，祭出指定通路4.5% PChome P幣的高回饋，結合行動支付錢包和信用卡的模式，當時也被視為是瞄準中信LINE Pay信用卡而來。目前市面上已經有中信LINE Pay聯名卡、玉山Pi拍錢包這兩大支付聯名卡，若再加上街口參戰，勢必能進一步推升行動支付品牌的競爭。

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。