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。

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。