KKday再獲7千萬美元投資，整個C輪超過1億美元！為何國發基金、Cool Japan Fund都看好？|數位時代 BusinessNext

拓海外市場：預約系統rezio、KKday商城表現正成長

KKday從2014年成立至今，期間歷經新冠疫情衝擊，目前在台灣、香港、日本、韓國、新加坡、泰國、越南、澳洲等地設立11個核心據點。

除了今年8月全球市場的月度業績（GMV）再創新高，KKday旗下開發的旅遊業專用預約系統「rezio」與「KKday商城」表現也有所成長。

根據KKday統計，「rezio」經過四年拓展，全球供應商已突破5,000家，旅遊商品數達到30,000種，遍及在台灣、日本、泰國、越南、新加坡、馬來西亞、澳洲，甚至距離較遠的杜拜與歐美國家。

透過rezio，業者從專屬網站開店、訂單管理、活動庫存控管、報到核銷機制皆能一條龍式完成，更具備多語言對應、線上多語系客服、多國金流轉接等優勢，大幅提升業者對於國際旅客的接待能量。

圖／ KKday提供

至於「KKday商城」自2021年底上線以來，全球供應商突破3,000間，包括來自日本、韓國、港澳、東南亞、中東、歐美等56個國籍的商家，都在KKday商城成立自有品牌商店。截至目前，總共上架超過13,000支各類深度旅遊體驗商品，享有多語系服務，以此拓展國際旅客的接待量能。

主攻日本市場：與在地平台結盟，全球商品數突破35萬大關

以各地市場的旅遊需求來看，KKday創辦人暨執行長陳明明分享，日本向來是亞洲各地遊客首選的海外旅遊目的地，根據KKday全市場數據，日本旅遊各占台灣、香港和韓國出境市場30%，新加坡與東南亞出境市場也有20%以上。

基於這項趨勢，KKday同步啟動「全方位日本通」計劃，在今（2024）年8月與日本知名住宿預訂平台Jalan合作、導入近萬間日本在地住宿，近期也與日本人氣餐廳預訂平台Tabelog合作導入超過42,000家美食餐廳，目標讓廣大日本美食控可以直接在KKday站上預訂餐廳，也期許成為亞洲旅客赴日旅遊的平台首選。

「透過與日本網路平台的策略結盟，全球商品數已突破35萬大關，也同步與旅遊產業領導者Viator、GetYourGuide、Traveloka、Agoda、Google緊密合作，藉此滿足全球旅客的各類旅遊需求、齊力擴大跨境旅遊商機。」KKday團隊表示。

跟上AI浪潮！成立「專責AI旅遊科技小組」、廣納亞太區人才

展望2025年發展，KKday將聚焦4大營運策略，包含精準策略結盟、吸納亞太頂尖人才、善用AI旅遊科技、啟動品牌再造，除了目標加速亞太市場擴張，也持續透過AI應用與數位科技協助旅遊體驗業者數位轉型。

KKday指出，現階段已成立專責AI旅遊科技小組，致力於推動內容生成、搜尋優化、客服自動化等關鍵領域。

「初步已成功完成自動生成景點推薦文章、同義詞搜尋擴充以及 FAQ 智能生成系統。」KKday團隊分享：「未來，我們將進一步優化個人化推薦模型，並開發即時行程調整建議功能，旨在透過AI即時回應旅客需求，從而提升整體旅行規劃體驗，幫助旅客解決旅途中的痛點與挑戰，徹底優化每一段旅程。」

與此同時，KKday也表示將持續招募亞太地區優秀專業人才、擴大軟體開發團隊，「若人選具備日語能力，還有機會前往日本工作，親身體驗不同文化與工作環境。」

責任編輯：林美欣

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。