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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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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