台灣大車隊結盟亞洲萬里通,未來搭小黃也能累積哩程
台灣大車隊結盟亞洲萬里通,未來搭小黃也能累積哩程

「這是空軍、陸軍聯合作戰。」台灣大車隊董事長林村田,在記者會現場興奮地說著。

國際知名航空里程專家亞洲萬里通(Asia Miles)今(11)日正式宣布與台灣大車隊結盟,推出台灣第一個「陸地交通集哩」方案,只要綁訂會員帳號,搭計程車也能累積哩程。亞洲萬里通也是繼Happy Go、UUPON後,第三個進入台灣大車隊的點數計畫。

今年是亞洲萬里通20歲的生日,澳洲籍行政總裁施愷民(Paul Smitton)也特別飛抵台灣,他強調:「台灣是除了香港外,最重要的市場。」

為什麼是用「趟數」,而非「金額」決定哩程回饋?

今年,是來自香港的亞洲萬里通進入台灣市場的第六個年頭,為了更加實現在地化的願景,今天正式宣布與台灣大車隊結盟。

先從合作方案談起,未來只要將亞洲萬里通會員帳號,綁訂台灣大車隊的App,「每趟」乘車都能獲得10哩的回饋,會員也能使用2,500哩換取70元新台幣的乘車金(五組)。「我們持續洞察台灣民眾的消費習慣,」亞洲萬里通行政總裁施愷民表示,為讓會員及哩程的管道更生活化,與台灣大車隊的合作,是希望帶起陸地交通集哩的市場,更加蓬勃發展。

亞洲萬里通
未來只要將亞洲萬里通會員帳號,綁訂台灣大車隊的App,每趟乘車都能獲得10哩的回饋,會員也能使用2,500哩換取70元新台幣的乘車金(五組)。
圖/ 亞洲萬里通

這項集哩方案不僅侷限於台灣市場,是向亞洲萬里通全球40個國家地區的會員開放,也就是說外籍遊客來台灣商旅,只要透過台灣大車隊的App乘車,一樣可以拿到哩數。亞洲萬里通也是繼Happy Go、UUPON後,第三個進入台灣大車隊的點數計畫。

不過相較於亞洲萬里通其他的合作夥伴,大多是依據單筆消費的「金額」來決定回饋的哩程數,這次與台灣大車隊的合作是以「趟數」來給予回饋,跟過往的形式相當不同。之所以會有這樣的決定,亞洲萬里通台灣區總監陳怡伶說:「這要看哩程數的價值在哪裡。」這次的合作,主要是希望帶動更多人加入集哩的行列,「 用趟數來跟消費者溝通,會比起金額讓消費者印象深刻。

深耕台灣第六年,瞄準三大策略發展

亞洲萬里通目前在全球擁有超過1,100萬個會員,台灣目前會員數有超過125萬人次,進入台灣市場邁入第六年之際,來自香港的行政總裁施愷民表示,未來將秉持著多元化、生活化、在地化這三大策略發展。

多元化意味著集哩方式多元,目前亞洲萬里通已經有金融、零售、餐飲、飯店、旅遊與休閒五大類型的合作夥伴;生活化則是要讓哩程應用有更多選項,例如目前哩數可以兌換旅館、行程、3C商品、演場會門票,甚至還能捐做公益;最後在地化,則是讓更多台灣的特色商戶,都納入哩程生態圈中。

亞洲萬里通
這次之所以會與台灣大車隊合作,施愷民表示,這是因為香港人很愛來台灣旅遊。
圖/ 亞洲萬里通

在這三大策略的推進下,讓台灣市場非航空夥伴的交易比例從2014年的20%,一路成長至2018年來到高峰的50%,發展出符合台灣消費習慣的「哩程生活圈」。

這次之所以與台灣大車隊合作,施愷民表示,這是因為香港人很愛來台灣旅遊,在2018年赴台旅遊人數中排名第三,「香港客人很多在台灣搭計程車,」最初的起心動念,就是來自香港會員的反饋。

擁抱數位化,行政總裁:不排除將區塊鏈技術應用在台灣

亞洲萬里通在今年邁入20周年,澳洲籍行政總裁施愷民這次親自出席,回顧者20年來的轉變,他認為「數位化」是過去這幾年整個平台最大的轉變。

「數位化是一個趨勢,隨著合作的夥伴繼續拓展,未來我們可以提供更加客製化服務。」他也特別強調,台灣是除了香港外最重要的市場,未來在地化策略,將結盟更多元的通路合作夥伴。

事實上,在去年亞洲萬里通就與管理諮詢公司埃森哲合作,透過區塊技術優化哩程管理系統,讓合作的餐廳以及會員,都能更即時確認哩程交易紀錄,解決過去哩程入帳存有時間差的痛點,去年已經在香港部分餐廳夥伴合作推廣。

Paul Smitton
亞洲萬里通在今年邁入20周年,澳洲籍的行政總裁施愷民認為「數位化」是過去這幾年整個平台最大的轉變。
圖/ 亞洲萬里通

施愷民說:「 透過區塊鏈技術,可以讓整個哩程管理的過程更加順利、減少錯誤,能大幅提升後端作業效率, 」這是當初亞洲萬里通看上區塊鏈技術的主要原因,但他也強調:「雖然我們是哩程,但跟密碼貨幣是完全不一樣的,只是採用底層的區塊鏈技術。」施愷民也透露,未來不排除複製香港的經驗,將區塊鏈技術引入台灣市場。

放眼台灣的點數經濟,無論是發點方、轉點聯盟在過去一年都蓬勃發展,擴大點數本身的影響力,更是每個點數計畫生存、壯大的不二法門。尤其下半年全聯、美聯社也都計劃推出自己的App,將會員點數朝數位化經營,這對想要在地化深耕的亞洲萬里通來說,零售通路絕對是關鍵的一塊。

對此,施愷民說:「台灣超商很多,超商零售通路我們都很積極去談,也許未來會跟全家、7-11合作也說不定。」目標是做到消費就同步累積點數,而不是透過轉點的方式達成。

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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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