Line、日本Yahoo計劃2020年合併,日本行動支付產業掀2大變革
Line、日本Yahoo計劃2020年合併,日本行動支付產業掀2大變革
2019.11.26 | Yahoo

上週日本雅虎(Yahoo)母公司Z Holdings(ZHD)與Line達成合併協議,預計明年10月完成股權轉移。這兩大網路巨頭的聯手,最受外界關注的一個焦點就是「他們會如何撼動日本支付產業生態?」

根據《日經》報導,Line旗下的「Line Pay」在日本擁有3,690萬用戶,是當地首屈一指的支付服務;有著富爸爸(軟銀是ZHD最大股東)的日本雅虎,2018年推出的「PayPay」短短一年就躋身品牌認知度最高的支付服務,如今也擁有2,000萬用戶。

身為支付界兩大巨頭,合併後動向勢必與日本民眾息息相關,甚至可能顛覆整體產業格局。在宣佈合併的記者會當下,日本媒體便拋出一個問題:未來兩間企業的支付服務將何去何從?

ZHD社長川邊健太郎表示,接下來的一年內,(Line Pay與PayPay)仍會維持競爭關係,最終則會在合併後藉雙方受用戶歡迎的功能強化彼此,並朝擴大合作店家的方向邁進。

儘管日本身為已開發大國,行動支付發展的速度卻相當遲緩,步調不僅落後中、韓等國,就連台灣都比不上。川邊健太郎認為,這兩大支付的合併,對行動支付產業具有意義。

從三國鼎立邁向統一,日本支付產業掀變革

過去日本支付產業可說是一個三國鼎立的狀態,Line(Line Pay)、NTT Docomo(d支付)與Mercari(Merpay)組成了MoPA(Mobile Payment Alliance)聯盟,計劃在技術上進行統整,並共享加盟店(支援店家),攜手拓展日本無現金支付市場。

Line MoPA
由Line、Docomo、Mercari等三家業者攜手成立MoPA聯盟。
圖/ Line

樂天(R Pay)雖未參加MoPA聯盟,也宣佈與電信大廠kDDI締結合作,共享加盟店家。新崛起的PayPay則是一支獨苗,過去一年來從未與任何支付業者進行合作。

但隨著9月KDDI加入MoPA聯盟,以及本次Line與日本雅虎的合併,各大支付服務都開始向MoPA靠攏,勢必將對支付產業的未來局勢帶來變化。

若從使用人數的角度,排除沒有對外公開用戶數的樂天R Pay,Line Pay(3,690萬)與PayPay(2,000萬)是目前日本兩大行動支付工具,縱然用戶具有一定程度的重疊,與排第三的d支付(1,000萬)仍有非常大的差距,兩者合併後,日本支付霸主的地位將更加難以撼動。

再看另一份報告,研究機構MMD研究所指出,目前PayPay以44.2%的使用率位居第一;而Line Pay則以13.6%居於第三,兩者相加占據行動支付市場57%,同樣遠高於排第二(17.1%)的R Pay。

合併不單為用戶數創造新高峰,加盟店數也迎來增長,目前Line Pay加盟店數為171萬家;PayPay加盟店數也高達170萬,即使與用戶數同樣有重複的情形,還是能大幅拓展服務支援範圍,進一步穩固用戶基礎。

影響一:擴大服務層面,從支付服務化身超級App

「超級App」是個在中國、東南亞非常熱門的名詞,意指一款海納各種面向的功能,蒐羅一切民眾日常生活所需服務的App,這也是PayPay放眼未來的野心。

11月PayPay社長中山一郎接受《日經》採訪時指出,行動支付支付要取代現金 ,就必須提供現金辦不到的便利性。雖然開拓實體加盟店數是當前目標,但他們也計劃擴大線上的使用場景,並期望能以超級App的身份進入金融科技領域。

paypay2
PayPay社長表示,他們希望不只是支付服務,能以超級App的身份加入金融科技領域。
圖/ PayPay

目前雙方在金融領域各有布局,ZHD擁有網銀Japan Net Bank、10月也發表與SBI控股的合作關係;Line則和野村集團共同推出Line證券,並計劃2020年與瑞穗金融集團開設新銀行,不過複雜的合作關係在合併時勢必得再進行協調。

另外,Line在通訊軟體上的建樹也是PayPay邁向超級App的動力,Line的官方帳號與聊天功能,給予小型商家與消費者面對面的管道。如同蘋果經營Apple Pay的同時,為iMessage加入Business Chat功能;近期推出Facebook Pay的Facebook,其龐大、緊密的社群生態更是無須多言。

現在PayPay已為商家推出PayPay for Business的App,但上線不到半年,暫時功能比較單純聚焦支付層面,當日本雅虎與Line合併後,或許有機會借助其深厚的通訊服務基礎,為App添加通訊功能。

超級App也是Line的未央之夢,自2012年開始,Line逐漸擴大在日本的業務範疇,根據《Business Insider》整理,目前Line的服務涵蓋媒體、娛樂、金融、電商、AI、找工作、廣告等多種面向,然而大部分都難以從競爭者中脫穎而出。

影響二:統整海外合作夥伴,吃下龐大外國遊客商機

最後,Line Pay與PayPay強強聯手可能不只為日本民眾帶來影響。PayPay與中國支付寶、韓國KakaoPay有著合作關係;Line Pay則牽手中國微信支付、韓國Navor Pay。

Alipay
隨著Line與日本雅虎的統整,未來他們有望共同吃下日本龐大的外國旅客商機。
圖/ shutterstock

支付寶與微信支付在中國都有著10億上下的用戶數;KakaoPay也擁有2,600萬用戶數,超過韓國半數人口,在各自國家都擁有非常高的普及率。

若隨著後續功能、服務上的統整,有辦法共享海外合作夥伴的話,兩者將能吃下商機無窮的外國旅客市場。韓國與中國也是日本最大的旅客來源,根據日本觀光局統計,2018年兩國共計有約1,600萬造訪人次,占全體觀光客近5成人數。

資料來源:日經(1)日經(2)Impress WatchBusiness Insider

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #LINE Pay
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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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