日本郵政投資樂天集團1,500億日圓！雙巨頭聯手如何讓電信巨頭皮皮挫？|數位時代 BusinessNext

日本郵政投資樂天集團1,500億日圓！雙巨頭聯手如何讓電信巨頭皮皮挫？

日本郵政宣布斥資1,500億日圓入股樂天集團，成為持股8%以上的大股東，雙方合作不僅強化百年郵政的數位轉型，更讓樂天有力角逐日本通訊產業領先者的地位。

日本郵政：「樂天是最棒的夥伴！」

擁有全日本2.4萬多個實體據點，日本郵政深耕日本所有鄉鎮地方事務，而樂天集團則是擁有日本1億會員的網路霸主，這一場擁有不同通路型態的企業結盟，對電子商務（EC）市場無疑是投下一顆震撼彈。

自去年12月樂天發布與日本郵便（日本郵政子公司）合作後，便向日本郵政提出資本投資邀請，而日本郵政也認為可擴大合作透過不同企業文化刺激，期成為日本生活不可或缺的基礎事業。

事實上，前身為國營企業日本郵政公社的日本郵政，雖在2007年民營化，也於2015年在東證上市，但現今主要股東仍為日本政府。近年因集團內保險不當銷售事件及郵局銀行使用安全等問題，在數位支付及保險等金融領域留下多個汙點。

透過本次合作，日本郵政將強化目前急需的數位轉型，並由樂天派遣經理人職位以上的數位化人才，改善使用者體驗（UX）及系統運作。日本郵政認為，人才的引進將有助於金融領域數位化轉型並強化與客戶的信賴關係。

樂天通訊破壞式衝撞，宛如日本通訊三巨頭的惡夢

而樂天集團則是在宣布投入通訊產業後，面臨入不敷出的困境。2020年年度決算財報顯示，樂天營運業績高達約1.5兆億日圓（約3,900億元新台幣），相較前年同期成長15%以上，但因通訊事業設備建置費用持續增加，使得決算最終虧損1141億日幣（約296.66億元新台幣）。

此次受到日本郵政等出資，無疑是為樂天注入一劑強心針。樂天通訊預計於2021年12月底前將資金布局於4G及5G基地台，其中包含投入1,840億日圓（約78.4億元新台幣）至4G設備、310億日圓至5G設備、250億日圓至4G及5G共用設備。

而透過此次合作，民眾將可在郵局全國2.4萬多個據點申辦樂天手機，以加速樂天300萬契約達成目標，更重要的是，得在郵局屋頂上設立基地台完善通訊網絡。

在樂天宣布正式進入通訊產業，並找來個性派女星米倉涼子代言，在電視上持續播放超低價月費、4G升級5G無料的廣告策略下，使得3家日本通訊NTT docomo、SoftBank、KDDI對手不得不祭出降低月費等方案應對。

如今樂天通訊再與日本郵政合作，挾著日本郵政2萬多個郵局據點，銷售通路一口氣變成其他三家的10倍，預料將對日本通訊三大巨頭NTT docomo、SoftBank、KDDI造成不小的衝擊。

對抗GAFA等巨大IT企業，加速實體與數位布局

除了資本投資及前述金融、數位化及通訊之外，在物流面雙方也將有更具體的合作方案。例如設立共同配送據點、整合雙方共有的資料庫，甚至不排除設立新物流公司。而無人配送車或偏鄉荒山地需的無人機配送等，也是物流數位化的重要工作。

這次邀日本郵政、中國騰訊及美國沃爾瑪的入股，顯示出樂天集團對抗GAFA（Google、Apple、Facebook和Amazon）的企圖心，而通訊事業也有了新的資金來源，得以持續擴大基地台建設角逐日本通訊產業領先者地位。

而因明信片、信件等郵寄市場逐漸被數位化取代，在金融數位轉型不順利的日本郵政，不僅想穩固百年老店招牌，也展現進入下一個世紀數位時代的決心。

責任編輯：文潔琳、蕭閔云

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。