捷運常客優惠新制2月1日上路!忠誠回饋和月票哪個最省錢?圖表懶人包試算給你看
捷運常客優惠新制2月1日上路!忠誠回饋和月票哪個最省錢?圖表懶人包試算給你看

2020年一開始,雙北捷運立刻有新氣象,除環狀線第一階段1月19日試營運,農曆年後正式開張,2015年起上路的電子票證8折優惠也走入歷史,新的「捷運常客優惠」將在2月1日上路,以「搭乘頻率」作為忠誠度憑據提供乘客現金回饋。

延伸閱讀:確定取消8折優惠!台北捷運票價新制看「忠誠度」,誰受惠?誰變貴?

常客優惠划不划算?每月搭車次數、平均車價成比較關鍵

不少月票捷運族十分困惑,究竟該繼續買1,280元月票,還是改用計次優惠的捷運常客制比較划算? 由於捷運局統計,67%乘客每月搭乘次數不超過30次 ,也就是說,這群人不是天天利用捷運上班及返家,因此這些人幾乎不在月票族群內。

常客優惠.jpg
一張圖弄懂常客優惠級距。
圖/ 北市捷運局

再來討論剩下3成乘客,由於他們幾乎每天靠捷運通勤,是最容易困惑是否要放棄月票的乘客。若以一個月搭44趟(22個工作天,上下班各一趟計算)來說,新制度可以享受75折優惠。

在75折優惠方案中,要求每月搭乘頻率是41趟以上,建議單趟車資40元以上乘客,若確定每天搭捷運上下班可以考慮轉用月票。單趟票價35元以下的乘客放棄月票吧!常客優惠比較適合。

但75折方案卡在40次跟41次會有大差異,關係到打折8折或75折,所以十分建議消費者可以判斷當月工作天數或預估使用量決定買卡與否。

未來搭乘優惠選擇也會更複雜,比方過年、2月天數少,若上班日低於20天,通勤族每月少搭(少於41趟,比方因為請太多特休或當月國定假日多)就會落入8折區,這個折扣區間的乘客,其實多數建議參與常客優惠,不要買月票。

換言之,購票心法是,當月上班日少,國定假日多,導致上班天數低於20天,加上不是45元(含)以上票價區域乘客,請用常客優惠。

常客優惠
長途乘客,若天天搭乘,可以選月票。
圖/ 北市捷運局

工作天數超過21天,也就是每月搭乘42次以上,且票價45元以上可以改用月票,40元以下票價區域(40*42*75折=1260元)則還是常客優惠就好,因為比月票1,280元便宜,除非具體知道本月有較多通勤以外的搭捷運需要。

至於高頻率搭乘捷運的「捷客」,每月搭乘超過51趟,優惠最高鎖在7折上限,因此單趟35元以下建議仍參加常客優惠,只有搭乘51趟以上,單趟都超過40元以上的乘客,可以改月票吃到飽。

以下試算新舊制誰優惠:

由於月票是不計搭乘次數,都只要1,280元,以每天搭捷運上下班的上班族為例,新常客制度上路前(電子票證8折),當通勤往返兩站原價35元,一個月44次算下來是1,232元,但若上下班,還會搭捷運外出辦事或聚會的乘客,就可以考慮買月票(1280元)。

但常客新制上路後,44趟屬於75折優惠區,消費者每趟搭乘35元都打75折,總計最後支出1,155元,在常客新制是被多獎勵的一群,比舊制省77元。

必知的冷知識:公車轉捷運常客省更多

因為轉乘(公車轉捷運)有額外優惠,新制上路,高頻轉乘族也受惠。
搭公車前往搭捷運轉乘,每趟可折8元,舉例本趟捷運車票20元,但出站時會只收取12元,該8元雖然沒支付,但捷運局在累積現金回饋時,會用乘客支付了20元計算,所以通勤族可以盡量轉乘,並使用常客優惠,那麼除了賺到轉乘優惠金,還可以讓折扣更高。

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捷運預計更改費率計算方式,未來怎麼搭必須多算算搭乘頻率。
圖/ Shutterstock

延伸閱讀:環狀線確定將開放試乘!通勤時間、捷運票價到底省多少?

比較新制跟舊制差異

舊制: 小云每天從家裡搭公車五站,到府中站轉捷運上班,抵達國父紀念館站後步行到公司,這段捷運35元用悠遊卡支付打8折花了28元,但又因轉乘折扣8元,實際支付20元捷運費。上班一趟花費35元(15元公車+20元捷運)。

但若新常客優惠上路,小云每趟上班花費42元(公車15+35-8)。

看起來常客優惠讓小云單趟車資大增,但其實不然。

新制: 若小云每天通勤上班,每個月至少搭乘捷運41趟以上,享受75折優惠,那麼35元的捷運費會回饋8.75元到小云次月悠遊卡上,等於一趟捷運費用是35-8.75元回饋金-8元轉乘優惠,捷運費變成18.25元,上班一趟捷運加上公車費等於33.25元,更便宜了!

若只是捷運搭乘40次以內呢?若是8折常客優惠,則小云捷運回饋金變成7元,35元捷運票價-7元回饋金-8元轉乘優惠,跟舊制一樣都是20元。

換言之,捷運常客若搭乘頻率高,用到轉乘機制,反而有更高的節費空間。

責任編輯:蕭閔云

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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