【觀點】電通跟Facebook合作~社群網路廣告的未卜前途
【觀點】電通跟Facebook合作~社群網路廣告的未卜前途

全世界最大的廣告公司電通集團在2月28日對外宣佈成為Facebook廣告在日本的代銷商,除了經銷所有Facebook在日本的廣告外,同時也提供客戶在該服務裡的行銷支援。

新聞稿中提到除了代銷廣告外,電通跟Facebook簽下為期一年的Facebook Premium 廣告獨家代銷權,並且會積極結合該社群網路跟電通最強的傳統媒體運作,創造嶄新的行銷策略。Asiajin的報導中還提到,早在兩家公司合作之前,電通便要求公司同事多多使用Facebook,以便能更了解這個如核彈般爆炸的網路服務所帶來的影響。

日本是個社群網路發展極端不同於其他國家的市場,它有自己的超級大社群Mixi、Gree以及モバゲー,Facebook在日本的用戶只有200多萬人。無論是「實名制」還是「使用者介面」讓Facebook的日本用戶無法跟Mixi或其他本土社群相比,Facebook都已經在日本造成話題。可能是因為「社群網戰 (The Social Network)」在日本的上映造成話題,也許是一連串的新聞報導大肆宣揚Facebook所帶來的風潮跟商機,日本的公司無不積極詢問在Facebook上廣告、做活動的方式。

這兩家在各自領域稱霸的公司合作,會帶來什麼樣的衝擊?

  1. 因為合約有地域性,目前在日本的合作可以用僅限日本區域來看待。不過提供傳統媒體的整合這一點,的確電通有雄厚的案源跟資源可以進行數量足夠的實驗,為日後Facebook在日本甚至其他區域進行「變現」的策略提供必要的經驗跟甚至資料。電通也可以藉由這些案例跟資料,成為社群行銷整合傳統媒體的權威,這塊餅可是比只做社群行銷要大的多了。其他廣告公司日後要搶客戶,得更有創意、更加賣力。

    另外,這個合作有沒有機會擴及到電通在全球的各家分公司或子公司?現在還不清楚,但是一年的Facebook Premium獨家會發展成什麼樣子,在日本就全靠電通一個人表演,最好這個團隊能有令人驚艷的表現,否則這一年的Facebook Premium廣告發展就被擋住了。

  2. 事實上,廣告公司也非常時興併購這一套,但是併購標的並非團隊或專利,而是客戶。因為考量到同性質的客戶會不希望跟對手使用同一家廣告公司,廣告公司要擴張規模、降低媒體採買成本的最快方式,就是買公司或切出一家新公司。以傳統廣告公司的思維來想,不會有人去買單純做網路廣告的公司(因為有錢不怕沒人做),而是廣告市場應該會多出幾間新的社群行銷公司,但是事實上是從傳統廣告公司切出來的。他們不見得有Know-how、但是就是有客戶,數位行銷原本可以有不同樣貌的生態可能會被拉回到傳統戰場,回歸到轉了好幾手的發包與言不及義的溝通。這是最令人憂心的、卻也是最有可能的發展方向。

  3. 日本還有Mixi、Gree、Mobage可以讓其他做社群行銷的公司有發揮空間,雖然介面差異跟使用習慣可能無法使用在Facebook的操作上,但是好歹也能養活不少大大小小的廣告、數位行銷公司。如果這個合作策略被延伸到其他地方(例如台灣),以創意跟數位know-how為生存利基的小規模公司可能只能接這些公司外包出來的案子(可能已經是這樣子了),因為部落格被玩臭了之後,台灣的客戶的數位行銷希望就放在Facebook上了。

    就算廣告量比戶外媒體跟廣播都要來得大的網路媒體,從來就沒有被包含在「五大媒體」裡頭,也沒有人想改成「六大媒體」過,如何期待更新的媒介例如手機、平板電腦等加入戰場的時候,會有振奮人心的提案呢?……開個粉絲頁讓大家留言,不知道會不會有用喔。

    本文轉載自Inside部落格

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

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。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

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。

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