中國出手加強反壟斷,螞蟻、騰訊霸佔95%支付市場成目標?馬雲現身也救不了
中國出手加強反壟斷,螞蟻、騰訊霸佔95%支付市場成目標?馬雲現身也救不了

中國首富馬雲自螞蟻集團IPO被迫喊卡後,神隱80天才於昨(20)日以錄影方式現身,然而這可能並不代表事情將告一個段落。同日,中國人民銀行(中國央行)首度對非銀行支付提出「壟斷」定義,使支付寶、微信支付兩大中國支付巨頭,可能將深陷反壟斷風暴之中。

在目前提出的準則中,只要單家支付業者市占率達到3分之1,或者當兩家業者市占率達到一半、三家達到5分之3,中國人民銀行便會就在市場上的主導地位與業者協商進行預警。

假如單家業者的非銀行支付市占率達到50%、兩家業者市占率合計達3分之2以上,或三家業者佔據4分之3市場,則會被認定涉嫌「壟斷」。不過,市占率少於10%的業者不會被計算在內。

馬雲.jpeg
馬雲稍早才以錄影的方式向公眾露面,然而螞蟻集團的危難似乎還沒結束,中國央行在昨日提及將對有壟斷疑慮的支付業者採取行動。
圖/ 天目媒體

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根據提出的草案,中國人民銀行將可以向中國國務院反壟斷委員會提名濫用支付市場主導地位的企業,甚至在「嚴重危害支付服務健康發展」的情況下,可以強制關閉一家非銀行支付業者。

完整的草案預計將在2月19日前公佈,目前中國人民銀行已在網路上開放徵詢大眾意見。

兩大巨頭吃下近95%支付市場,恐成中國政府反壟斷目標

這個消息也是螞蟻集團與騰訊的一大警訊。這兩家巨頭分別經營的支付寶與微信支付、QQ錢包等服務,似乎已經符合中國人民銀行的「壟斷」認定標準。

根據中國艾瑞諮詢(iResearch)資訊,以交易金額計算,2020年第一季支付寶市占率為55.4%,而騰訊(財付通,包括微信支付與QQ錢包)市占率則為38.8%,兩者加總已經佔有多達94.2%市場。

尤其支付寶已經成為許多中國人生活中的一部分,從購物、繳水電費到投資等各種金融活動,都離不開這項支付服務。目前支付寶用戶數已達到12億人,其中絕大部分都位於中國。

中國人民銀行還表示,將對支付領域及相關企業間的交易展開全面監管,嚴密管控支付公司的股東變動。中關村互聯網金融研究院研究人員Dong Ximiao表示,政府的舉動顯示監管不斷擴張的金融科技領域已經迫在眉睫,這些新法規將定義中國支付領域中何謂「壟斷」。

根據《南華早報》報導,上海正策律師事務所證券律師John Dong表示,支付服務往往是金融科技公司進入市場的第一步,因此不可能擺脫監管,沒有企業有辦法永遠壟斷市場。

馬雲昨日露面後,外界並未因此認為一切將海闊天空。就如投資者的悲觀評論,馬雲出現不代表所有事情都有著落,還有待未來觀察。目前阿里巴巴的股價約下滑3%。

新玩家紛紛下場, 中國支付市場變數重重

儘管這項反壟斷提案對騰訊、螞蟻集團無疑是惡耗,但對即將加入這塊市場的新玩家,可能反倒是一個絕佳契機。抖音母公司字節跳動日前才宣佈推出抖音支付,一款專屬於抖音平台的支付服務,提供直播主出售商品的付款管道。

TIKTOK 抖音
抖音母公司字節跳動近期也宣佈推出抖音支付服務,進軍中國龐大的支付市場。
圖/ shutterstock

上週,中國政府也宣佈PayPal成為第一間全資營運支付服務的海外企業。PayPal於2020年底收購國付寶30%的股份,使持股比例達到100%。在兩大巨頭被政府盯上、新玩家入場的此刻,中國未來的支付市場可說變數重重。

資料來源:Reuter南華早報
責任編輯:錢玉紘

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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