蘋果傳攜手高盛推先買後付服務、沒Apple Card也能用！科技巨頭為何加強金融佈局？|數位時代 BusinessNext

繼2019年推出Apple Card之後，蘋果又將觸手伸向了金融服務，傳出正在高盛合作開發先買後付服務，消息一出相關金融科技企業股價都大受影響。

這項先買後付服務似乎還沒有正式名稱，內部人員稱之為「Apple Pay Later」，高盛將作為實際的貸款方，類似Apple Card時的合作模式。不過這項服務本身是個獨立的服務，與Apple Card沒有直接關聯，即使沒有蘋果信用卡也能使用。

沒有Apple Card也能用，蘋果先買付新服務搶攻新市場

根據目前已知的情報，Apple Pay Later主要是與Apple Pay結合使用，用戶可以將應付款項延後分期付款，例如每兩週繳費一次的四期零利率分期付款，或者按月支付、但有利息的長期付款計畫。

至於按月付款的利息有多少，目前還沒有確切的消息。想要使用Apple Pay Later服務的話，用戶必須先透過Apple Wallet服務遞交申請，需要實際的身份證明等資料才能申請這項服務。

另外，Apple Pay Later不會去檢查用戶的信用評等，部份方案也不會收取逾期付款的滯納金或手續費，類似於Apple Card的設計。同時蘋果還計畫提供用戶暫時性的Apple Pay Later信用卡。

消息人士強調，這項新服務目前還在開發階段，未來很可能還會有變動，甚至直接胎死腹中都不是令人意外的事。

蘋果在此時傳出將推新金融服務的消息，被認為與電商在疫情下的蓬勃發展不無關聯，這項服務也將可以促使更多民眾使用Apple Pay。去年7月底時，蘋果也收購了一間關於手機付款技術的新創Mobeewave。

根據網路資料庫Statista的數據，截至去年9月全球Apple Pay用戶數達到了5.07億人；且根據一項2019年的調查，Apple Pay在美國行動支付市場達到了51%的高市占率，目前全美約90%商店都支援Apple Pay付款。

值得一提的是，高盛在本週曾暗示與蘋果合作的可能性。高盛近年來一直希望能在消費者金融領域建立業務，財報會議上財務長史蒂芬．謝爾（Stephen Scherr）便透露，他相信「與蘋果有更多（合作）機會。」

不是要與先買後付業者打對台，蘋果目標建立更大金融生態系

在蘋果計畫推出先買後付的消息曝光後，Affirm、Zip、Sezzle等相關企業的股價大幅受挫，Affirm股價頓時大跌逾10%。從2020年爆發至今的疫情，帶動了先買後付服務的成長，甚至引起了PayPal等支付巨頭的注意。

PayPal也在去年底推出一項名為Pay in 4的無息分期付款服務，與Apple Pay Later遭曝光的模式相同，用戶能夠以兩週為一個繳費週期，進行四期無利率分期付款。根據PayPal的調查，新世代的年輕人們接近7成都很習慣這種類型的付款方式。

在疫情、電商興起、經濟不穩定的環境變化下，《富比士》指出，美國「先買後付」市場正以每年41.7%的速度成長，預計2021年將規模將超過1.26億美元。

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雖然Affirm等公司的股價大受打擊，但有觀點認為，這些公司並不會因為Apple Pay Later的出現而遭到扼殺，對現有的先買後付服務供應商造成的直接影響實際上微乎其微。

蘋果在金融領域的發展策略與一般支付業者截然不同，沒有提供特定領域的折扣優惠，而是與特定商家合作給予消費回饋，不僅與合作夥伴的關係更緊密，此舉也讓蘋果以一個統一的服務、信用卡，便能網羅從高端到低端各種用戶。

《富比士》認為，蘋果真正的目標仍是放在與Google、PayPal及Square等巨頭競爭身上，Apple Pay Later只是構建Apple Pay、Apple Card生態系的其中一個環節，藉此籠絡更多商家與消費者加入，發展蘋果的金融生態系統。

資料來源：Bloomberg、Reuter、Forbes

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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。