全球刷卡交易額Apple Pay將占10%,每年為蘋果貢獻數十億美元
全球刷卡交易額Apple Pay將占10%,每年為蘋果貢獻數十億美元

蘋果行動支付服務Apple Pay正持續席捲行動支付市場,金融研究公司Bernstein Research一份研究顯示,Apple Pay占據全球5%的信用卡交易份額,預計2025年時將成長至10%,代表屆時全球每10次刷卡交易,就有1次是利用Apple Pay付款。

Apple Pay成長速度、交易量超越PayPal,Apple Card功不可沒

為避免將雞蛋全放在iPhone這個籃子裡,蘋果從去年開始大力側重拓展服務項目,Apple Pay便是其中之一。蘋果1月底發布的財報中,服務項目總營收達127億美元,同比增長17%,是當前僅次於iPhone的營收來源。

雖然蘋果未透露Apple Pay的營收占比,不過執行長庫克透露,Apple Pay的營收與交易量相比前年同期成長超過1倍,年交易量達到150億次。

去年10月底時,庫克曾聲稱Apple Pay不單營收與交易量1倍,更在交易量上超越PayPal,同時成長幅度達到4倍之多。

Apple Pay過去半年的活躍,蘋果去年8月推出的Apple Card很可能是幕後功臣之一。Apple Card是蘋果攜手高盛、萬事達卡推出的信用卡服務, 必須與iPhone綁定使用,若透過Apple Pay付款則能享有2%現金回饋

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蘋果去年8月推出的Apple Card被高盛稱為「史上最成功」的信用卡發行,對Apple Pay的成長可能有相當程度的助益。
圖/ Apple

雖然Apple Card暫時僅於美國提供服務,其表現依舊不容忽視,Apple Card推出後的第一次財報會議中,高盛便透露他們已為蘋果用戶發出100億美元的信用額度,宣稱這是「有史以來最成功的信用卡發行」。

蘋果方面表示,美國高達70%店家支援Apple Pay付款,在澳洲等國家比例高達99%,是一項非常普及便利的服務,結合前述的現金回饋,可以合理地說,Apple Card的交易量大多集中於Apple Pay身上。

另外,蘋果去年還替Apple Pay新增支援NFC標籤等功能,種種舉動都有助於促進Apple Pay的使用頻率增長。

延伸閱讀:擠下星巴克!Apple Pay坐穩美國行動支付龍頭,歸功一個原因

Apple Pay可望貢獻數十億美元「被動收入」

雖然5%、10%聽起來並非是很大的數字,仍舊是龐大的潛在商機。根據外媒《9to5mac》的評論分析,蘋果從每筆交易中抽成0.15%的費用,美聯儲支付研究顯示,2018年全美國信用卡交易額達到7.08兆美元,若Apple Pay占據其中5%,則可在當年創造約5.25億美元的收入。

進一步推估,該報告提到信用卡交易金額在2015至2018年間,以8.6%的幅度持續上升,假設以這個比例估算未來幾年的成長,2025年時交易金額將突破12兆美元,Apple Pay每年將可從中獲得約18億美元營收,而這單純只計算美國而已。

實際情況是人們使用現金交易的比例越來越低,信用卡、行動支付等無現金支付的使用比例正逐漸攀升,未來幾年的成長速度只會比預測的更為快速。加上目前Apple Card只有在美國地區推出,一旦蘋果在更多國家推出服務,勢必將再次帶動Apple Pay的使用成長。

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研究認為,Apple Pay將在2025年占據10%信用卡交易份額,並成為PayPal長期的競爭對手。
圖/ OlegDoroshin via shutterstock_

《富比士》形容,這就像為蘋果創造數十億美元,相當於新台幣300億元的被動收入,實際費工處理交易的仍是萬事達卡、高盛等金融機構,蘋果只須提供一些軟硬體。

Bernstein在報告中提到,他們認為蘋果將成為PayPal長期的競爭對手,甚至有可能顛覆過往的支付生態系統。

無獨有偶,近期也有另一份估算Apple Pay未來表現的報告出爐。研究公司Juniper Research估計,Apple Pay總交易額將在2024年達到6,860億美元,占據OEM支付市場的52%。OEM支付是指Google Pay、Apple Pay、Samsung Pay等由設備廠商提供的支付服務。

隨著Apple Pay在市場上影響力漸增,蘋果部份作法也開始受到各國監管單位關注,例如限制iPhone NFC功能不開放其他支付業者使用。縱然歐盟暫時認為沒有壟斷市場的疑慮,當Apple Pay遠比現在壯大時,政府的答案可能會有所不同。

資料來源:QuartzForbes9to5macFederal Reserve

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #Apple #Apple 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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