Google、Apple行車系統都靠它!麻吉行得通從2C走到2B,要當車用界的「軍火供應商」
Google、Apple行車系統都靠它!麻吉行得通從2C走到2B,要當車用界的「軍火供應商」

今年5月,Google年度最重要的發表會Google I/O,在車用系統Android Auto(用手機連結的系統)與Android Automotive(車輛預載的系統)環節,一家台灣新創的出現在投影片角落,被選為推薦的車用應用程式。

如果有在開車的讀者,會發現那是「車麻吉」的Logo。創辦人暨執行長余致緯也在個人Facebook寫下了:「Mission accomplished.」(任務完成)。

麻吉行得通創辦人  余致緯
麻吉行得通創辦人暨執行長余致緯,要將麻吉行得通打造為行車服務的「軍火供應商」
圖/ 攝影/蔡仁譯

從2C到2B,車麻吉的進化之路

車麻吉是專注在行車支付的App,可用於充電樁、加油站、停車場、路邊停車位的搜尋與繳費。但在今年2月,車麻吉母公司大聲公行動股份有限公司悄悄更名為「麻吉行得通股份有限公司」(Autopass),宣告公司即將走入下一個階段。

在前一個創業項目停車大聲公被宏碁納入旗下後,余致緯創辦了車麻吉,「但車麻吉這個App,其實是一個示範性的產品,告訴大家我們可以做到什麼。」車麻吉的目標是成為「車主的專用錢包」,力推車牌辨識為基礎的支付服務,擁有全台超過450間停車場、200間加油站。

下一階段,則是變成軍火供應商的角色,把系統串接到各種車主用得到的服務中 。舉例來說,LINE Bank就與其合作,在服務中加上了辨識車牌支付的功能,車主進出停車場時就會自動辨識車牌繳費,做為LINE Bank提供給用戶的加值服務。其他的合作廠商還包含租車服務iRent、中油PAY、和泰汽車旗下的車主App My Toyota等。

「我們總是要先確定、驗證車麻吉的服務車主願意買單,不是我們一廂情願的選擇。」余致緯說,車麻吉已擁有超過40萬會員,代表市場真的存在缺口,「但我們不可能服務到所有的車主,勢必要跟其他人合作,把我們的系統打入他們服務中。」

不過,從2C(客戶端)到2B(企業端)卻是一條鴻溝,「很多客戶一開始都覺得,我們把系統放進他們的服務裡,是不是在搶他們的會員?」余致緯苦笑,這方面只能靠商務開發團隊不斷說服客戶, 打入LINE Bank算是關鍵的轉折點,愈來愈多客戶了解到不用再一間一間停車場、加油站去談、去開發,只要串接車麻吉背後的Autopass系統,就能滿足車主許多行車的需求,把時間省下來建設其他消費者需要的服務

下一步,跟著Google、Apple進軍國際市場

成為軍火供應商只是第二階段,余致緯心中已經有第三階段的藍圖: 邁向國際

與Google的合作車用Android系統就是為了國際化。想像一下,當未來有愈來愈多車輛裝載Android系統,將會成為車麻吉App打入車輛的機會。除了Google之外,車麻吉也是蘋果(Apple)車載系統CarPlay的圖資供應商,在Apple地圖上的台灣加油站與停車場位置,部分就是由車麻吉所提供。

當然這一塊是余致緯創立公司時還不確定的藍圖,「我們2018年上線的時候,車子是還沒有聯網的,還不知道怎麼把系統放進車子。」而隨著車輛的電動化,甚至被稱為「行走的手機」開始流行時,也讓車麻吉有了跟著車載系統進軍國際的機會。余致緯強調,車載系統如果大量流行後,語音輸入就會是關鍵所在,車麻吉也在緊鑼密鼓地準備當中。

除此之外,在全球新創遭遇資本寒冬之時,美國新創首當其衝,余致緯也在找尋機會,有可能透過合資公司的方式進軍美國市場。

而2022年下半年,對車麻吉或是母公司麻吉行得通來說會是關鍵的一年,有機會分別談下台灣加油站與停車場的龍頭合作夥伴,大幅度擴增現有的服務的點位。在消費者端的車麻吉能夠提供車主更完善的服務,對於企業端的客戶則更加有吸引力。「當我們拿下這些據點,就有了『非我們不可』的條件了。」余致緯說。

Q:怎麼開啟與Google合作的大門?

A: 一開始我們只是單純想將服務直接放到車載系統上,但始終不得其門而入,就開始寄信給Google的團隊。花了一點時間解釋車麻吉的服務,他們才發現我們停車、充電、加油都有做,才跟Android Automotive的負責人接上線,被選入共同開發團隊。

Q:企業端的合作客戶,不會要求獨家授權嗎?

A:客戶都會想要獨家,才能在行車方面與其他服務做出差別。但我們認為,要給車主更多便利的行車體驗,就不能限制在某些服務上。我們最多提供一段時間的優先權,而不會給完全的獨家,這是我們的底限。

Q:現階段最大的挑戰是什麼?

A:** 我認為是組織管理。從個位數員工成長到20人、30人、40人,執行長不可能再把自己的意志貫徹給所有人,要充分授權給員工。有些人喜歡管人,但沒人想給他管;有些人喜歡執行,但要想辦法把經驗分享給夥伴,這些事情都跟創業之初不太一樣。我只能不斷地問人、嘗試,從前輩身上汲取這些問題的答案。

責任編輯:傅珮晴、蘇柔瑋

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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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