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
apple pay later 02.JPG
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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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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