LINE與日本雅虎完成合併，服務用戶超過3億人！投資AI外還要瞄準四大業務|數位時代 BusinessNext

新一代網路巨擘誕生，日本雅虎（Yahoo）與LINE在2019年宣布合併的消息，雙方的整併經過簽署整併合約、簽署業務合作意向書、簽訂換股合約等流程後，終於在3月1日正式完成。

日本雅虎目前由Z Holdings（Yahoo日本控股公司）獨立經營，軟銀集團是最大股東，跟美國由Verizon Media持有的Yahoo體系，並沒有直接關連。

延伸閱讀：接棒台灣！日本LINE BANK與瑞穗銀行合作，目標2022年開業

「ZHD 集團」成為雙方整併後新的公司名稱，會以全新的模式運作。ZHD 集團全球員工人數達2.3萬人，在日本市場提供200多項服務，在日本的合計的用戶數超過3億、商戶數達1,500萬、與日本各地方政府合作案超過3,000筆，ZHD 集團可以說掌握日本民眾生活中重要的資訊流、結算支付的金流、與通訊交流，成為日本規模最大的網路科技公司之一。

五年內投資5,000億日圓推動AI，瞄準四大重點業務

ZHD集團表示，計畫在5年內，投資5,000億日圓推動 AI 相關事業加速成長，並在日本國內與海外擴大招募5,000名 AI 工程師，也將會把日本的成功案例擴展至台灣、泰國、印尼等市場。

LINE跟日本雅虎在用戶資料串接方面，ZHD 集團強調會以用戶的個人隱私和資安為首要考量，雙方資料串接時，除了優先取得用戶同意，也會做到簡單透明的溝通說明，以及符合相關國際標準規範。

ZHD 集團目標是在2023會計年度，創造2兆日圓營收以及2,250億日圓新高獲利，並成為全球首屈一指的 AI 科技公司。

接下來，ZHD 集團會以雅虎日本及 LINE 的搜尋與入口網站、廣告、通訊為核心事業，瞄準四大核心業務發展。

電商：社群商務串連實體商店

ZHD 集團表示，會以LINE的社群通訊為基礎，朝「社群電商」發展，包括推出讓用戶可以在LINE上送禮的「社群送禮」功能，以及可以在 LINE 上號召好友揪團的團購、或是看直播主介紹商品的直播電商等功能。

此外，透過線上商店和實體商店的商品數據資料串接，讓用戶可以選擇最適合自己的購物方式。ZHD 集團也正在規劃「My Price 構想」，讓用戶可透過一個動態定價功能，以實惠的價格買到商品；未來也計畫推出獎勵忠誠度計畫，深耕顧客對平台的黏著度。

針對商業夥伴，ZHD 集團預計在今年上半年，推出「Smart Store Project」，也就是透過LINE母公司 NAVER 在電商領域所累積的專業資源，以一條龍方式，為小型店家提供從電商平台網站的架設、營運、分析、到客服和導流的完整協助，讓合作夥伴在一套系統中，統一管理和營運線上和線下商店。

瞄準旅宿、餐廳，推動商家轉型

ZHD 集團未來也會在訂房、訂餐廳等領域，專注發展在地垂直業務。

會透過AI技術，協助在地商家數位轉型，以廣告為例，透過雅虎日本、LINE、PayPay 之間的串連，對商戶提供全新的廣告行銷方案，讓商戶提高行銷成效，讓每位用戶可以收到最佳化、最個人化的實惠資訊。

金融科技： PayPay 、LINE Pay可互通

在金融科技方面，雅虎日本旗下有跟軟銀集團一起合資的行動支付品牌「PayPay」，LINE旗下則有LINE Pay，雙方在金融支付的整合，也引發關注。

延伸閱讀：Line、日本Yahoo計劃2020年合併，日本行動支付產業掀2大變革

ZHD 集團表示，旗下兩大支付已經從店家端展開合作，預計從今年4月底開始，日本超過300萬（串接 PayPay 的店家與計程車數量）個串接 PayPay 的店家，都將可使用 LINE Pay 付款。PayPay 和 LINE Pay 也規劃，將在2022年4月把LINE Pay 的 QR Code 與支付條碼整合至 PayPay 中。

推動公共服務數位轉型

過去LINE透過官方帳號等方式，推動公共政策數位轉型。例如：LINE曾在日本第二大研發基地福岡（Fukuoka），以福岡市政府的LINE官方帳戶為基礎，將防災、倒垃圾等公共事務數位化管理。

延伸閱讀：沒有5G、物聯網加持，LINE推的智慧城市為何獲日本居民98%滿意度？

ZHD 集團也將深化公共服務的數位轉型，發展防災與醫療保健領域的服務，將透過公私協力，官民合作解決社會課題，不過官方尚未透露具體的做法。

此外，LINE Healthcare 公司會以對日本用戶推出的 LINE DOCTOR 服務為基礎，陸續開發線上服藥指導、藥物宅配、與線上診療等功能，讓遠端醫療更便利、服務更多人。預計在2021年底前，LINE DOCTOR 會開始推行線上服藥指導服務。

責任編輯：錢玉紘

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。