小黃拚轉型！台灣大車隊打造「點數聯盟」，衝出3倍交易量|數位時代 BusinessNext

小黃拚轉型！台灣大車隊打造「點數聯盟」，衝出3倍交易量

全聯最近推出PX Pay，目標要成為台版的亞馬遜；市占率達23%的台灣大車隊，則靠著導入多元支付選項，以及與各大點數平台結盟，要做出與海外叫車平台的市場區隔性。

創本土業界先例，結盟大型點數平台

台灣大車隊現在在全台共有2萬台計程車，目前市占率達到23%，每月服務人次超過1,000萬人，近年積極投入資源做轉型，而「點數」則是與同業最大不同的特色之一。

從去年開始，台灣大車隊與HAPPY GO、UUPON結盟，將會員帳號綁定55688 App後，就能用點數折抵車資；今年四月更與來自香港的亞洲萬里通合作，綁訂後會員每趟乘車可以賺取10里，也能換取乘車金，虛擬點數的功能不再侷限於平台屬性，透過結盟能進一步加深跨通路合作，甚至進一步擴張本身的客群。

亞洲萬里通行政總裁施愷民，曾分享點數的結盟都是來自：觀察消費者的使用習慣，「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。」

結盟6大點數平台，點數支付交易量成長三倍

點數與支付的關係是相輔相成的，身處轉型十字路口的台灣大車隊，也非常理解背後的道理。除了現金，目前台灣大車隊支援的支付方式超過18種以上。

以電子支付來說，街口支付、LINE Pay及Pi拍錢包都可以用來支付車資，也能用街口幣、LINE Points和P幣全額折抵現金車資，且折抵金額沒有上限；再加上HAPPY GO、UUPON、亞洲萬里通， 台灣大車隊是目前擁有最多點數平台合作的業者 。

對台灣大車隊來說，擴大支付的多元性，能夠提升顧客的搭乘意願；對支付平台而言，在不同通路祭出補貼優惠，對於搶下市占率有一定的幫助。

根據台灣大車隊數據，過去一年中，使用點數支付的乘車交易量，已經成長三倍之多。透過點數經濟能讓品牌有效經營顧客忠誠度，因為每個帳號都連結相對應的顧客，並能蒐集使用數據資料，讓業者可以更精準地掌握顧客樣貌。這也是平台與業者搶著結盟的原因，希望一起把餅做大。

Uber、Grab也都看準點數商機

海外也有不少案例，像是去年11月，Uber推出會員點數制度「Uber Rewards」，只要會員使用Uber旗下任何服務（叫車、外送Uber Eats、共享腳踏車），都可以透過點數享受不同階級的會員優惠，藉此增加會員的黏著度。

Uber Rewards目前將會員分成藍寶石、黃金、白金、鑽石四種會員等級，可以用點數直接折抵消費，不過這項服務目前只在美國推出。

此外，東南亞叫車平台霸王Grab，從2016年底實施會員點數服務，除了可以用點數換乘車金，點數還能夠兌換餐券、按摩券等服務，使用的多元性非常大，台灣民眾到東南亞商旅時，也可以加入Grab的會員計畫。

交通與生活密不可分，台灣大車隊近年在數位化的努力上展現極大野心，雖然目前在App Store的評分只有2.4顆星，使用體驗仍有進步空間。但在支付、點數經濟上的嘗試，已經替本土叫車市場，注入一股創新的活水。

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。