玉山推Unicard槓國泰CUBE卡！首創訂閱制「最高5%回饋」，如何靠3策略搶攻點數經濟？|數位時代 BusinessNext

玉山銀行12日推出全新「玉山Unicard」信用卡，以「百大特店」為基礎， 消費者可透過玉山Wallet App切換「簡單選」、「任意選」、「UP選」3大方案，最高回饋方案達5%！

同時，「玉山Unicard」結合最新推出的e point點數，1點等於1元，目標發卡量百萬張，期待能成為玉山客戶的消費主力卡。

「訂閱制最年輕人來說通俗易懂，付出小小代價，就能有大大收穫。」 玉山銀行董事長黃男州指出，Unicard是一張適合所有人使用的卡片， 最大亮點在於市場首創的訂閱制，瞄準擁有較高消費能力的客群。

策略1：首創「訂閱制」回饋方案

玉山Unicard只要辦卡，即享簡單選、任意選兩項方案。第一是預設方案「簡單選」，刷卡最高享3.5%。

而若透過玉山Wallet App切換至「任意選」，則可在百大店家列表中選定8家商店，刷卡最高享4%回饋，適合了解自己消費習慣的消費者。

第3種方案則為採訂閱制的「UP選」，適合每月刷卡消費額度相對高的消費者，最高可享5%回饋。

Unicard卡友如果上個月簽帳金額大於3萬，且在玉山平均資產金額大於等於30萬元，即可免費訂閱「UP選」；另外，如果未能同時達成兩項任務，也可以用99點玉山e point訂閱。

「UP選」是市場首見的訂閱制回饋方案，玉山銀行信用卡暨支付金融事業處協理林子渝指出，推出「UP選」方案目標是培養忠誠客戶，希望玉山顧客不只使用信用卡，還能接觸到各部門，讓玉山提供更多元的服務，也期待透過設下簽帳、資產金額或e point等訂閱門檻，讓Unicard成為玉山客戶的主力卡。

策略2：找出卡友百大消費店家，最大客製化回饋方案

玉山根據過去卡友消費紀錄，選出10大類別的「百大特店」。 目前百大特店包括Line Pay、新光三越、momo、Uber Eats、蝦皮、酷澎、台灣中油、雄獅旅遊、長榮航空與Agoda等。

「簡單選」方案在百大特店消費皆有加碼2%回饋；「任意選」需要在百大特店任選8間享有2.5%回饋；「UP選」則在所有百大特店皆有3.5%回饋。

其中，消費者需要透過玉山Wallet App切換「任意選」的8家特店。市面上主打自行切換方案的信用卡，如台新太陽／玫瑰卡、國泰CUBE卡等，都是每日可選擇一種權益方案，依照當日切換方案提供回饋； 玉山Unicard則不需要天天切換，將以每個月最後一天選擇的8家特店提供回饋。

換句話說，使用「任意選」的Unicard卡友，可以在每個月底檢視消費紀錄後，再選擇本月方案中的8家特店名單，實現最大的消費回饋，讓用卡需求更加客製化。

策略3：推出「e point」搶攻點數市場

有別於過去現金回饋或每25元換1點的紅利點數制度，搭配新卡Unicard上市，玉山同時推出全新e point，回饋1點等於1元，點數效期1年。

玉山e point不僅可以用在帳單折抵，也可在台灣Pay、TWQR單筆消費結帳時立即折抵，或兌換上千種商品、電子票券等，讓1點能大於1元。透過玉山Wallet電子支付綁定Unicard，也能在日本500萬PayPay商店消費與折抵e point。

Unicard是玉山第一張搭載e point的信用卡，玉山也規劃未來將搭載到其他卡片上，讓回饋計算更直覺，不限於帳單折抵範圍。

特別的是，LINE Pay目前名列玉山Unicard百大特店名單中，未來消費者只要持Unicard綁定LINE Pay消費，即使在便利超商、小型商家等非一般通路消費，一樣都能得到加碼回饋的2%以上玉山e point，相較部分LINE Pay聯名卡的LINE Point回饋力度更強。

玉山切入點數經濟市場，能否吸引更多消費者轉移加入，值得持續觀察。

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責任編輯：李先泰

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。