貼圖換代幣限時開跑！每組可拿10枚LINE Coins，操作流程、常見問題一次解答|數位時代 BusinessNext

貼圖太多用不完想退？LINE貼圖換代幣2.0限時登場，操作流程、常見問題一次解答

年初LINE曾舉辦一次LINE貼圖換代幣活動，讓用戶可回收不再使用的貼圖，一組換取5枚LINE Coins，而今2.0活動上線，對換代幣加倍為10枚！

想用貼圖換代幣？不是人人都可以！

LINE日前公告，凡在今年7月5日前加入「LINE貼圖最前線」官方帳號之用戶，皆有機會參與此次活動，而今日中午，即透過「LINE貼圖最前線」傳送活動訊息，凡有收到訊息之用戶，皆可參與，換言之，並非所有用戶都可以參加。

且設備也有相關限定，Android裝置需更新版本5.0或以上、iOS裝置則需版本11或以上，且LINE應用程式版本9.14.0或以上才可參加。

若有收到通知，點選「查看詳情」後，會進入活動操作畫面。

閱讀「注意事項」並點選同意後，畫面會顯現出可兌換之貼圖項目，每組貼圖可以兌換10枚代幣。

而此次符合參與活動資格的貼圖條件為：「自行使用LINE代幣（LINE Coin）於手機裝置的貼圖小舖內購買，且目前仍可使用之貼圖」，因此選項不包括主題及表情貼等商品。

所有貼圖都能換？退掉能換回來嗎？活動持續多久？

8種條件下，貼圖不得參與此次活動

而值得注意的是，也不是所有貼圖都可以兌換，根據官方公告，符合以下情境之貼圖，無法兌換：

免費獲得之貼圖

他人贈送之貼圖

購買該貼圖時，您的裝置為iOS且LINE版本為4.6.0（含）以前者

透過LINE STORE購買之貼圖

使用LINE拍貼軟體（LINE Creators Studio APP）自行上架後，得以免費下載的自製貼圖

已進行退款手續，依照正當程序不可正常使用之貼圖

因為違反使用條款，而失去使用權之貼圖

目前已自貼圖小舖下架之貼圖

另外，選擇想兌換的貼圖後，點選確定追加，並不會馬上獲得LINE代幣，而是像加入購物車一樣，先收進了計劃兌換的列表中，活動期間內 （7月27日23:59前） ，用戶可以自由地增加、變更或者刪除欲申請兌換代幣之貼圖，直到活動時間截止後才確定兌換。

也就是說，儘管已加入預計兌換的列表中，到7月28日以前，用戶還是可以使用想回收的貼圖。

代幣怎麼發？

至於兌換的代幣，LINE將於7月27日活動結束後陸續發送，並透過「Sticker Info」官方帳號通知用戶，作業時間約需要兩週。

用戶獲得之LINE代幣，將顯示為「獲得免費代幣」，可於LINE應用程式中的「主頁」 > 「設定（齒輪符號）」>「代幣」查看。未滿Android 9.14或iOS 9.15者，則可至LINE應用程式中的「好友」>「設定（齒輪符號）」>「代幣」查看。

責任編輯：張庭銉

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。」

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。