Apple Pay北美滲透率終於達75%!回顧蘋果熬了8年金融科技之路
Apple Pay北美滲透率終於達75%!回顧蘋果熬了8年金融科技之路

還記得Apple在2014年推出的Apple Pay嗎?如果用成長速度來衡量,那蘋果這項沉潛8年的服務,絕對稱不上表現亮眼。當年Apple Pay的流行低於市場預期,「取代錢包」的想法也被認為很荒謬,分析師都持懷疑態度。

不過,8年過去了,《華爾街日報》在一篇文章中分析指出,蘋果公司並沒有受到打擊,而是透過「耐心」的競爭優勢脫穎而出。對於大部分科技公司來說,耐心與等待聽起來就是代表「很燒錢」,但賈伯斯(Steve Jobs)認為,只有時間能打破人們長期累積的習慣,卻並非每家公司有有這樣長的時間與成本去負擔與賭注。

iPhone用戶啟用Apple Pay的比率達75%

根據Loup Ventures的研究數據,2016年在iPhone使用Apple Pay的比例只有10%、2017年提升到20%,當時大眾似乎更偏好實體刷卡和錢包付現。2018年使用比率多了一倍,至2020年達到50%,目前則為75%。

刺激iPhone用戶使用Apple Pay前,建立的技術設施需要付出極大的努力,加上等待用戶適應的時間。公司數據顯示,一旦客戶試用過Apple Pay就會感到滿意,並增加使用上的黏著度。蘋果公司表示,美國90%的零售商目前可以用Apple Pay,當使用場域越多,服務所帶來的價值就越高。

Apple Pay漫長的滲透軌跡成了科技應用的經典,顯示小小業務也能有很大的成長潛力,同時可以擴大整個非接觸支付的市場。在美國,Visa的感應支付(tap-to-pay)來到20%,大城市則超過25%,舊金山灣區更來到30%。根據投資公司Piper Sandler稱,Apple Pay也是青少年首選的支付工具。

根據Munster估計,蘋果從使用Apple Pay的原發卡銀行收取手續費,實際上占不到公司總收入的1%,可以說,Apple Pay的存在是為了改善iPhone的用戶體驗。

Apple Pay Cash
圖/ Apple

Apple Pay並未走上iPod的後塵

蘋果公司的產品總是顛覆人們對未來生活的想像。例如2001年問世、以方便攜帶為主打的iPod,顛覆大眾聽音樂的認知,外界普遍評價認為,賈伯斯這項創新產品帶領蘋果走過風雨飄搖的營運低迷。

但經過了20多年後,隨著iPhone功能越來越多,加上手機的普及率增加,擠壓到單純只提供音樂服務的產品,後期推出較便宜的iPhone SE更成了它的對手。因此在今年(2022)5月,蘋果宣布停產iPod,讓它正式走入歷史

另外,蘋果的HomePod系列產品在2017年上市,但是3年後,因為價格因素與市場接受度,公司就宣布停產,並發展較便宜的HomePod mini。

回到Apple Pay的例子,剛亮相時,蘋果的描述也是很超現實以及充滿幻想的,執行長庫克(Tim Cook)過去稱2015年是Apple Pay元年、2016年將威脅現金地位。不過才過了3年,他就在2018年承認,非接觸感應支付未如預期的成長。

不像iPod與HomePod被時間洪流淘汰,Apple Pay則是受到時間眷顧。蘋果指出,Apple Pay的收入在 2019 年大幅成長。如今,蘋果更是積極擴充Apple Pay的設施與服務場景,在2019年與高盛合作的Apple Card踏入金融領域,今年(2022)則宣布推出先買後付的分期服務。

Apple Card1.jpg
圖/ 愛范兒
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圖/ Apple

蘋果最終希望,行動虛擬錢包能涵蓋消費者的駕駛、執照、保險等所有面向,但科技巨頭也知道,轉變的過程不會一夜之間發生,聯博分析師Harshita Rawat表示,消費者的習慣很難改變,商家接受與普及更是要等待很多年。改變或許是緩慢的,但蘋果公司有耐心等待,也預期未來會再帶給大眾破壞式創新的產品與體驗。

資料來源:WSJ

責任編輯:錢玉紘

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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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