補貼推廣奏效？QR Code支付使用率，大幅超越NFC感應|數位時代 BusinessNext

補貼推廣奏效？QR Code支付使用率，大幅超越NFC感應

台灣行動支付掃碼使用率，已經超過NFC感應式，資策會調查也指出，2019年有27.2%的消費者，願意優先選擇行動支付，種種跡象都顯示消費者的支付習慣正在挪移，信用卡與行動支付的爭奪戰，將越打越熱。

QR Code支付使用率，大幅超越NFC感應

手機行動支付品牌的影響力，緊密牽動支付技術的發展，資策會產業情報研究所（MIC）最新調查報告指出，台灣掃碼支付使用率達87.5%，相較NFC感應式60.2%的使用率高出不少。

Apple Pay、Google Pay這類的國際品牌，都是採取NFC感應式，因為不須額外安裝App、操作直覺，學習成本相當低，缺點是必須安裝硬體機台才能收款。

掃碼支付的代表有LINE Pay、街口支付、Pi拍錢包，優勢是不受手機規格限制，商家只需要一塊QR Code立牌就能收付款，主要以像LINE Points、街口幣這類點數回饋生態系，吸引商家用戶採用，以及維繫品牌忠誠度。

值得注意的是，手機感應支付受到硬體規格限制，台灣目前手機NFC支援率近70%，資策會數據顯示NFC感應式使用率60.2%，成長幾乎快到天花板，可以見得未來掃碼支付將成為市場主力。

掃碼式技術具有建置成本低、快速導入的優勢，能輕鬆導入漁市、花市、夜市、市集攤商等中小型攤商，此外，許多電商平台也與支付品牌串接，消費者用手機掃描螢幕上的QR Code就能付錢。

為了加速市場推廣，上述支付品牌近年除了積極曝光宣傳，也投下許多補貼資源，只要綁定特定銀行信用卡、帳戶，以及在合作通路消費，都能獲得1%~5%不等的點數回饋。資策會指出，目前台灣消費者最常用的行動支付，分別為「LINE Pay」、「街口支付」、「Apple Pay」，掃碼支付使用率超過NFC感應，顯示掃碼類型的行動支付品牌在這幾年的行銷推廣下，已經逐漸影響消費者支付習慣。

27.2%民眾優先選擇行動支付，信用卡如何轉型？

在這份支付調查報告中，資深產業分析師胡自立也發現，台灣消費者對支付工具的使用偏好，已經產生明顯變化。

傳統信用卡依舊是台灣社會非現金支付的首選，不過2019年己經有27.2%的消費者，願意優先選擇行動支付，與2017年的數據相比，成長了11.2%。「塑膠貨幣」霸主的地位，正面臨新科技步步進逼。

這樣的現象不只發生在台灣，像是越南、印尼、泰國這些金融基礎建設發展不完善的國家，平均信用卡滲透率不超過10%，有超過6成的民眾使用行動支付，這使得VISA、Mastercard這些信用卡組織，在新興市場面臨極大挑戰。

加上今年台灣多家支付品牌都喊出發展「跨境」服務的目標，強調「全球共通性」的信用卡組織，既有優勢受到威脅，近來積極投資亞洲市場。

VISA近期在台灣市場力推共通QR Code標準EMVCo，宣布與國內十家銀行行動錢包串接，就算店家和用戶使用不同款支付App，只要是導入共通QR Code標準，就能互相支援使用，想成為掃碼支付的第三勢力。（延伸閱讀：QR Code共通標準走入萬家店，VISA目標第四季衝跨境支付）

此外，VISA也與LINE Pay結盟，推出數位支付卡、與雷蛇的Razer Pay結盟推電子錢包，這些都是掃碼型態支付的解決方案。就是不想在這場掃碼支付浪潮中被邊緣化。支付領域變化劇烈，牽動技術與巨頭版圖，這場仗，將越打越精彩。

責任編輯：蕭閔云

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。