iRent推月付99元的「PRO會員」，福利有哪些？對手LINE GO怎麼應戰？|數位時代 BusinessNext

國內兩大汽車集團拚共享租車服務，和泰集團旗下全台最大共享汽機車平台iRent，宣布推出「iRent PRO」會員方案，主打路邊租還的「PRO可還車停車場」、同站租還的「PRO預約清潔服務」，提供會員加值服務，備戰即將到來的春節旅遊潮。

裕隆集團入主的叫車平台LINE GO，旗下自遊租則提供24小時自助取還車服務，主打多元車款，除了Nissan，陸續上架福斯（Volkswagen）、volvo等品牌車款。

iRent提升車輛整潔服務，新增PRO會員專屬停車場

據網路溫度計市調中心在2023年7月調查， 民眾使用共享租車「找不到停車位」為排名第一的困擾 、占比高達48.7%；取車距離遠、共享車輛不足名列二、三，第四為車輛外觀/車內不整潔、占比29.7%。

目前iRent會員數超過160萬、共1.2萬輛共享汽機車、超過兩千站點，為解決消費者使用痛點推出iRent PRO加值服務。

在車輛維護部分，新增PRO預約清潔服務（限同站汽車），由整備人員在會員同站租還取車前進行車輛整潔與車內空氣清新服務。整備人員會進行全車巡視及車輛整體清潔，如全車座椅擦拭、腳踏墊清理、人為垃圾不遺留車內、重點清潔手部接觸處等，但不涵蓋損壞或特殊情況。

iRent汽車路邊租還部分，新增PRO可還車停車場（限路邊汽車），新增超過200個停車場專供PRO會員更快速、方便找到停車場完成還車，瞄準商務拜訪、過年走春拜訪親友等有時間急迫性的行程。

目前PRO會員較一般會員多百場可還車停車場，減少路邊還車繞圈圈的機會，且PRO可還車停車場費率較現行調度停車場高，會有讓消費者感覺賺到的心態。由於該服務為路邊汽車限定，PRO會員可在iRent APP地圖上查找PRO識別的停車場。

月付99元升級PRO會員，每年可使用3次額度

消費者若想使用PRO加值服務，iRent提供年約方案，於APP內申購即可成為PRO會員，一年期內可使用「PRO可還車停車場」或「PRO預約清潔服務」合計3次。

iRent PRO提供兩種付款方式，為年約月付型：每月付99元，共付12期及年約年付型：一次付1,089元，相當於一年只收11期費用。若超過方案使用額度時，會員可以最低每次300元起的優惠價，加購PRO可還車停車場或PRO預約清潔服務（價值600元）。

iRent欲透過PRO會員，深耕顧客關係，也強化顧客對品牌的黏著度。iRent自2015年在台首創無人式租車服務，隨著共享車趨勢興盛，業績跟著水漲船高。

負責經營iRent的「和雲行動服務公司」2022年營收達36.3億元、獲利5251萬元，較前一年獲利僅181萬元，呈現爆發式增長，被視為和泰集團的小金雞。

福斯、volvo都租得到！LINE GO主打多元車款

另一家裕隆集團也來勢洶洶，坐擁380萬會員，去年也入主叫車平台LINE GO。旗下自遊租提供24小時自助取還車服務，共有2000輛，全台超過600站點，雙北地區有240個以上特約停車場。

與iRent共享車最大不同點在於，LINE GO的共享租車服務主打多元車款，以Nissan KICKS為主力車款，還有福斯、volvo、Honda、Suzuki等選擇。而iRent僅限豐田（toyota）車款。

再來是操作便利性，LINE GO透過LINE平台提供服務，消費者透過LINE GO官方帳號註冊會員，不須另外下載APP，還可利用20秒AI技術審核駕照資格、快速租車。

值得注意的是，隨著納智捷純電休旅n7陸續交車，未來n7也會上架到LINE GO，提供消費者租借純電動車款。因應即將到來的春節旅遊旺季，各家共享租車平台已摩拳擦掌，提升服務量能。

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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。