加入臉書幣Libra，對支付巨頭VISA來說是敵人還是朋友？|數位時代 BusinessNext

加入臉書幣Libra，對支付巨頭VISA來說是敵人還是朋友？

VISA的加入除了顯示擁抱新技術的決心，外界也好奇，在全球支付網絡處於領導地位的VISA，為什麼要加入天秤協會（Libra Association）？這股趨勢是否有可能撼動VISA的地位？

積極布局密碼貨幣市場，VISA：發展仍在早期階段

「 我們想在未來支付以及密碼貨幣市場中，占有一席之地。 」Visa亞太區總裁柯如龍（Chris Clark）接受亞太區媒體團訪時，明確點出VISA的目標。

他解釋，天秤協會（Libra Association）是一個由眾多非營利組織、商業機構共同組成的協會，一起管理Libra區塊鏈，基於Libra區塊鏈的密碼貨幣，是一個全球性的數位貨幣，從Facebook籌備這項計畫開始，VISA就一直參與其中。

成立61年的VISA，主要提供的是清算服務（Clearinghouse Service），負責收單機構跟發卡機構之間交換交易紀錄，讓收單機構可以有依據向發卡機構請款的服務。支付科技不斷在進化，柯如龍認為，關鍵是VISA必須成為新支付技術的參與者之一，持續推動支付的安全、信任與創新。

各國媒體都希望知道更多VISA在Libra扮演的角色與細節，當天採訪現場，柯如龍語氣略帶無奈地說：「這整個系統都在很早期的階段，事情才正要開始，這項消息是12小時前才公布的，我現在很難給出具體的戰略說法。」

VISA的全球官方新聞稿指出，過去幾年VISA致力投入代碼化（tokenization）這類的新技術，將重點放在網路交易安全性，「支付產業在過去十年，經歷了天翻地覆的變革，永遠都還有更多的創新。」

從VISA的角度來看，密碼貨幣發展仍處在非常早期的階段，「我們還不知道消費者或商家可能想要怎麼使用密碼貨幣。不過我們對於這個產業保持開放與好奇的態度，謙卑地認為一切仍充滿未知。」

是強強聯手？還是離敵人更近？

全球支付網絡正在經歷一場變革，身為天秤協會（Libra Association）的一員，Visa、Mastercard、PayPal這些金融巨頭，究竟是與朋友強強聯手？還是離自己的敵人更靠近呢？

從股價來觀察，Facebook宣布Libra計畫後， Visa、Mastercard股價周二收盤時，跌幅都不到1%，顯示投資人認為，這兩大公司業務基本上不受影響。根據最新財報數據，受到網路刷卡消費激勵，Visa、Mastercard今年以來，股價分別成長28%與37%，漲幅都超越許多科技股。

總體來說，每年 Visa、Mastercard全球的消費支付額，大約是17兆美元左右，在市場位居主導地位。目前Libra有很多細節尚未確定，未來發展也充滿不確定性，是否能成為多數民眾更好的支付選擇仍不得而知。

支付巨頭紛紛加入Libra協會還有一個很重要的原因，就是支付市場仍有很大的成長空間。目前全球現金交易仍占85%，Libra為所有協會中的成員，開闢一個更大的市場機會，協會中的成員，都可以接觸到Facebook集團數十億的潛在用戶。

目前信用卡交易的體驗並沒有很糟，各家業者也都持續創新降低體驗摩擦，外媒《Quartz》認為，開發中國家的匯款以及線上支付業務，可能會是Libra的市場機會所在；晨星（Morningstar）分析師霍恩（Brett Horn）認為，Visa、Mastercard可以從Libra獲得利益，「如果人們想要把這種代幣（指Libra）兌現，還是會希望經由現有的支付體系。」

霍恩分析，如果Facebook想做到跟Visa、Mastercard同樣等級的規模，那就意味著密碼貨幣需要接管全球金融體系，不過短期內很難對目前的支付基礎設施造成實質威脅。

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。