LINE出清持股後,LINE Pay Money改名一卡通MONEY!分家三部曲一次看
LINE出清持股後,LINE Pay Money改名一卡通MONEY!分家三部曲一次看

快過新年了,台灣的電子支付產業也將迎來新的變局。LINE Pay旗下的電子支付服務「LINE Pay Money」將從明(22)日開始正式改名成「一卡通MONEY」。

Line Pay與一卡通不合,在業界時有所聞。雖然雙方都在新聞稿中強調,改名後不會影響任何服務以及顧客權益,然而從產品名稱到服務介面的視覺,都能明顯看出LINE想跟一卡通劃清界線的意味。

接下來可以預期的是,一卡通將慢慢淡出LINE生態圈,若接下來雙方終止合作也不太意外。

從三部曲看LINE、一卡通分家變革

先從背景看起,2014年登台的LINE Pay屬於「第三方支付」,也就是綁信用卡就能支付,LINE Pay沒有可以轉帳、儲值功能的「電子支付」牌照,2017年以投資的方式,跟持有電支執照的一卡通公司合作,推出「LINE Pay Money」服務。

雖然電支服務叫做「LINE Pay Money」,實際上是由位在高雄的一卡通公司負責業務營運,LINE Pay則提供行銷、通路等資源。白話來說,就是把一卡通納入LINE的平台與生態圈,但是各自獨立運作。

但是過去四年來,前方的合作有許多摩擦。由於背後是兩家不同公司營運的系統,卻綁定在同一個LINE帳號上、互通部分技術,因此過去常發生一卡通的系統當機時,連帶影響LINE Pay不能交易的狀況,衝擊系統穩定度;又或者,LINE在某些商業策略上難以主導全局。

種種因素的積累,讓LINE展開脫離一卡通三部曲。

第一步,是在2021年10月,將LINE Pay、LINE Pay Money拆分成兩個不同登入機制,未來其中一個系統故障時,就不會牽連到另一個服務。雖然雙方當時都表示,這項改版是為了更好的用戶體驗,但也被外界視為雙方分家的前奏曲。

第二步是2021年11月,LINE Pay出清所有手上一卡通持股,同時退出董監事名單,可以視為將一卡通移出LINE生態圈,預作鋪路。

延伸閱讀:結盟4年後,LINE Pay出清一卡通持股!從背後導火線看未來兩條路

第三步就是22日將生效的更名, 把「LINE Pay Money」改成「一卡通MONEY」,一卡通服務入口也從過去醒目的位置,變成在LINE錢包中的一小格,無論是從名稱、LOGO視覺、APP排版上,都可以雙方想要劃清界線、撕下標籤的決心。

一卡通MONEY
圖/ 一卡通MONEY

接下來,雙方極有可能分道揚鑣,正式解除合作關係。不過這背後牽涉到通路、系統、策略等諸多面向,料想短期內還不會發生。

挑戰與機會有哪些?

也因此 下一步,LINE Pay與一卡通所面臨的機會與挑戰,將會是產業關注焦點。

先從LINE的角度看,當初會找外部夥伴來合作電子支付服務,主要是因為本身沒有牌照與相關資源。但現在情勢已大不同,純網銀LINE Bank在今年上半年開行,轉帳、儲值功能通通有,也跟LINE的服務生態圈有大幅度整合。

更關鍵的是,《新版電支條例》在今年上路,開放所有電支機構、銀行可以跨品牌互相轉帳,也就是說,LINE Bank能做到所有電子支付可以做到的所有事情,只要宣導用戶在LINE Pay中綁定LINE Bank的金融卡,一樣能做到帳戶扣款。

因此對LINE Pay來說,不需要再耗費心力自己申請電支牌照,所有的服務策略都能跟LINE平台整合,跟當初要進軍電支市場時的競爭態勢不同。

LINE Pay
圖/ LINE Pay

而對一卡通來說,在今年用戶數達到龐大的430萬,很大原因是靠LINE生態圈。未來若真的被移出、少了龐大的資源與通路後,就只能靠自己,傷害程度相對大。

現在一卡通的電子支付功能是附屬在LINE平台內,因此分家後的首要挑戰就是重新開發出一款獨立的App,並且說服客戶下載使用。

不過一卡通還是有優勢,例如「交通碼」功能,在高雄捷運、淡水輕軌、高雄市渡輪,都可以用一卡通電支QR Code掃碼搭乘,一卡通董事長李懷仁表示,未來會持續擴大乘車碼服務。另外,一卡通從高雄起家,這些年在中南部的夜市、街邊店導入電支掃碼付款,也有不錯的成績。

從LINE Pay、一卡通之間合作關係出現的微妙變化,到「全盈支付」、「全支付」等新的競爭者加入,台灣的電子支付市場,將進入全新的戰國時代。

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #LINE Pay #一卡通
往下滑看下一篇文章
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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓