卡友注意！4銀行信用卡明年回饋縮水，市區停車、高鐵購票砍優惠，權益變動一次看|數位時代 BusinessNext

卡友注意！4銀行信用卡明年回饋縮水，市區停車、高鐵購票砍優惠，權益變動一次看

近期多家銀行公告最新信用卡權益變動公告，包括第一銀、和庫銀、兆豐銀和上海銀行共4間銀行，是持卡人的你要注意了！

第一銀行〉市區免費停車、現金消費回饋調整

第一銀行公告，自2025年1月1日起調整「市區停車免費優惠」及「紅利點數折抵停車」，優惠對象為使用鈦金卡、御璽卡、晶緻卡以上等級信用卡持卡人（不包含白金卡、公司卡、i-Fun卡、綠活卡、VISA金融卡、悠遊Debit卡及i-LEO VISA金融卡）的用戶。

市區停車免費優惠在中興嘟嘟房、台灣聯通、24TPS永固便利停車等指定停車場 ，刷卡消費達新台幣2萬元以上，每日優惠停車時數最高可免費2小時 。

需要注意的是，24TPS永固便利停車的市區停車優惠，僅適用菁英御璽卡卡友專屬。

另一項紅利點數折抵市區停車優惠，在台灣聯通、ViVi PARK等指定停車場， 每日可使用1次紅利點數折抵停車時數，台灣聯通最高可折抵5小時，ViVi PARK最高折抵2小時 。

此外，第一銀也排除多種信用卡和簽帳金融卡的一般現金消費回饋項目，包括 全聯福利中心和全支付消費、全盈支付和icash Pay之超商消費、TikTok平台交易、一般消費之取消交易、退貨以及部分歐洲地區國家實體商店消費 等。

兆豐銀〉市區停車、高鐵購票優惠門檻抬高

兆豐銀在市區停車、高鐵購票優惠也調整新版紅利點數使用條件門檻。

在市區停車方面，持有個人商旅卡Plus的用戶，2025年起紅利點數的使用條件從每小時200點拉高至300點；個人商旅卡Basic美福聯名卡（無限卡/御璽卡）的用戶，從從每小時300點拉高至400點。

高鐵購票優惠方面，乘客搭乘標準車廂的折扣出現縮水變動，紅利點數的使用條件 從原本平日抵扣票價30%、假日抵扣票價20%，一律調整為平假日抵扣票價15% 。

航空哩程兌換也有調整， 持有白金卡（含）以上等級信用卡的用戶，長榮航空哩程紅利點數的使用條件從原本每1,000哩6,500點改為5,500點；華航航空哩程則是從7,500點降為6,500點。

上海銀〉道路救援服務卡別下修

上海銀從明年1月1日起， 道路救援服務僅提供世界商務卡、傳富理財世界商務卡與各公會認同世界商務卡 ，免費拖吊里程為50公里（含必要性全載），每一ID可享每年最多3次使用次數。

原牙醫師認同卡、商務御璽卡（含簡單卡）、御璽卡、商務鈦金卡（含小小兵卡）、極緻卡、晶緻卡、白金卡及商務白金卡、金卡、普卡等，最後可使用服務日期至2024年12月31日止。

資料來源：各大銀行相關公告

責任編輯：蘇柔瑋

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。