【Meet創業之星】電視與社群媒體即時互動，引爆新內容商機-CutX|數位時代 BusinessNext

一齣熱門偶像劇，讓觀眾瘋狂詢問女主角揹的包包要去哪裡買，後來在電視台公開產品訊息後，該款包竟在短短4小時內狂銷1千個，搶購的狀況讓電視台也嘖嘖稱奇。在數位匯流與新媒體時代來臨之際，如何將節目內容透過電視傳播以外的管道，分享給更多人知道，成為電視台掌握下一波商機的重點。

「電視節目內容絕對不是只播出後就算了，裡頭的很多資訊其實都有很多的附加價值和後續的可重製散布性，」工研院資通所網路服務系統技術部經理林慶達說。

跳脫傳統看電視框架

以往觀眾看到精采的電視節目或是有趣好笑的畫面想立即和好友分享，卻沒有工具將即時畫面留住，甚至對於正在介紹的美食也不曉得該去哪找相關訊息，但現在只要透過工研院開發的「CutX」(喀擦)App，就可以馬上擷取、記錄使用者正在觀看的電視畫面和片段，然後透過社群網站分享給自己的親朋好友。

這個App將傳統看電視的需求發展出一套「CatchPo」內容管理平台，使用者可輕鬆截取電視及影片，直接分享到Facebook上，不只是手機，任何的資訊平台只要結合CatchPo API應用程式都能夠提供給這樣的服務，厲害的是，這個App同時也拿下「2012歐洲互動電視競賽」的冠軍，成功擊敗華為、芬蘭最大廣播電視商Yle及加拿大有線電視公司Videotron等業者。

使用者在各家電視頻道總覽裡，可針對節目內容做回溯、電視打卡與內容標籤整理等，透過拍照或錄影功能就可記錄下眼前精采的畫面，然後利用時間軸拖曳即可找到想要分享的片段畫面，而由於CatchPo建構在雲端，因此截取的內容完全不會占用手機的儲存空間。

特別的是，CutX目前還開放合作的節目或頻道，主動提供有關節目內容的訊息，例如，偶像劇中出現的服裝品牌及可以去哪買的購物資訊，另外像場景中的餐廳、旅遊節目中的美食和景點訊息等，CutX都能馬上隨時掌握，目前包括中視、民視、非凡、東森、緯來和夢田影像等皆已加入這些頻道。

讓電視內容與分享行為連結

林慶達表示，電視台在製作節目播出後，節目資訊便開始被散播在網路的任何空間，對電視台來說，無法了解這之中的傳播管道令電視台擔憂，因為非法散播的內容，多半只能提出侵權下架，或者消極處理。

然而，「觀眾分享及收集資訊的需求是確實存在的，如何在權限及需求中，讓這個分享行為與電視內容做連結便顯得更重要。」

事實上，CutX不僅可增加觀眾與電視節目的互動性，內容供應商可建立新媒體的營運模式，讓電視影音與資訊內容可以更加速擴散。除把電視內容帶出來，讓內容加值外，還可藉著分享片段增加某節目的討論熱度，進而引發大家收看該節目的興趣。

未來，這個平台可望為電視購物市場帶來更大的商機，而且還可以搭載更豐富多元的置入性行銷和手機行銷，創造更多經濟效益。據了解，國內目前尚無同質性競爭者，來自美國的電視打卡服務IntoNow算是型態較為相近的業者。

不過，CutX提供電視台業者及電視內容業者有絕對的管理權限，並無侵害電視權力，反而是提供一種創造新型態的互動模式的資訊載具，所以目前許多電視台的合作意願度皆很高，終極目標則是希望能將所有頻道都網羅進來至CutX。

團隊 Team 16人

公司服務 Project **** 希望帶來電視與觀眾之間的新型態互動體驗，透過CatchPo的雲端服務觀眾可以即時擷取電視正在播出的資訊（片段畫面/片段影像），並且能進一步的將資訊分享給自己的朋友以及感興趣的同好。

成立時間 Founded Time 工研院於1973年成立，CutX於2012年12月24日正式發表

主要用戶 user 一般民眾

商業模式 Business Model **** 透過基於CatchPo所開發的程式CutX，會跟各個電視台合作開發更進階的應用以及電視互動服務，此外CatchPo也有開放Open API，感興趣的任何廠商都能夠參與，做技術使用及服務介接。此外，透過觀眾擷取及分享的紀錄，在遵守個資法的前提下，能夠進行使用者的資料分享並做資料探勘。相關的數據資料，再回饋給電視台業者及電視內容業者端。

網址 www.catchpo.tw

http://cutx.catchpo.tw/blog

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。