【科技評論】 林宏文~從微信、阿里巴巴、臉書到9158 網路投資的幾個原則
【科技評論】 林宏文~從微信、阿里巴巴、臉書到9158 網路投資的幾個原則
2013.08.22 | 創業

最近我應邀做了一場有關「全球網路股投資」的演講,其中我提到了幾個投資的原則,在這裡與大家分享。首先,我很驚訝有許多人對網路的觀念,還停留在二千年的「網通泡沬」,其實,網路早已成為生活的一部分,不僅不是泡沬,還有扎實的獲利,並且把許多傳統事業都打垮了,傳統書店倒了、實體商店關了,都是因為網路已經壯大並壓迫到實體經濟。

在對岸的大陸,網路產業更造就了許多新富階級,根據最新的2013年中國富豪排行榜,前兩名是騰訊的馬化騰及百度的李彥宏,身價分別為466億元及410億元人民幣,把金融地產及其他傳統產業等富豪遠遠地拋到後面。

至於尚未掛牌的阿里巴巴,由於無法計算市值,所以馬雲暫時未列名富豪排行榜,但若觀察阿里巴巴旗下的淘寶網與天貓網2012年銷售額達1.1兆元人民幣,上線僅二個月的「餘額寶」,資金規模就達到二百億元人民幣,一下子就擠進大陸前五大基金之列。網路的力量如此強大,的確令人刮目相看。

另外,如何挑選好的網路股,我認為從自己使用的生活經驗中去觀察,絕對可以找到最好的投資標的。Google在2004年以85美元掛牌時,當時我就覺得這是一個絕佳的投資標的,因為我每天都要使用Google搜尋,而且覺得相當好用。一位創投的朋友也跟我說,他在2009年買了iPhone3GS之後,很喜歡蘋果的網路應用平台,就在200至300美元之間買了不少蘋果股票,賺了好幾百支買iPhone的錢。

此外,我自己最常使用的臉書,今年以來,很明顯感受到臉書積極推銷廣告,經常有讓人不喜歡的宣傳廣告跳出來,而這些創造收入的動作,其實都是因為臉書自去年五月掛牌以來,股價一直低於承銷價38美元,經營團隊受不了股民的壓力,才選擇做此決策。

果然,後來臉書公布第二季營收大增五成以上,並出現轉虧為盈,淨利還高達3.33億美元,股價當然也跟著突破掛牌時的38美元。從自己的使用經驗中去尋找投資線索,一定會有意外的收獲,當然,經營者也必需從追求獲利與照顧用戶權益兩者中求取平衡,否則老是跳出令人反感甚至情色的廣告,很可能還要冒著用戶棄你而去的風險。

另外,我也跟年紀稍大的投資朋友說,如果自己不熟悉網路產業,一定要「不恥下問」去問小你三十歲的年輕人,千萬不要覺得問小孩子很丟臉,尤其是當下年輕朋友最著迷的東西,其中必有商機。因為,對於網路,下一代絕對比你更行,現在孩子一出生,就活在數位世界裡,他們是網路的原住民,許多操作網路的能力都是本能,像我就有很多不熟悉的手機功能,女兒永遠都可以比我更快找出來。

因此,選擇買賣網路股標的,一定要先問問年輕人現在流行什麼,最近用戶大增的Line與微信,讓Line的母公司NHN及騰訊股票大漲,而阿里巴巴為了反制微信而去加碼新浪,又讓新浪股價不斷拉高,百度還花了19億美元買了91無線。看看年輕人手上瘋什麼,投資明牌就在這裡。

最近,一位朋友就告訴我,大陸有一個網站叫9158,是取「就約我吧!」的諧音,這家公司的商業模式,基本上就是「美女+大爺」,美女在網站上唱歌跳舞,讓上網的有錢大爺爭風吃醋,於是就花大錢買虛擬貨幣,爭相送花、送車甚至送房,公司和美女就採取3:7分帳。

這家被稱為「網路夜總會始祖」的9158,還曾經發生過一件事,執行長有一天半夜接到一通電話,一位大爺要買50萬人民幣的虛擬貨幣,原因是他要送一位美女1128架飛機,因為這個女孩的生日是11月28日,這筆消費總額值34萬元人民幣,因為金額太大,所以只好趕快通報執行長。

由於獲利驚人,9158在大陸也掀起一股跟風,一家叫YY語音的公司甚至還獲得小米機執行長雷軍的投資,還順利到美國掛牌,但也因為走在法律邊緣,到底是「情色服務」還是「愛慕經濟」的討論也很多。值得注意的是,這家公司最初股東是來自台灣的創投基金,但最近公司已加碼數十倍把股票買回去,也讓台灣的創投大賺出場。

選擇網路投資標的還有很多原則,例如網路軟體的介面好不好用,設計方不方便,絕對是決定成敗的關鍵,另外,行動通訊已是目前的主要戰場,誰布局最好,贏面就最大,這些基本判斷原則都有很多案例,未來有機會再來談了。

[林宏文] 目前擔任《今周刊》顧問,也是環宇電台FM96.7 財經熱點 及 交大幫幫忙 節目主持人。曾任《今周刊》副總編輯,《經濟日報》記者,畢業於交大電信工程系,天津南開大學經濟學碩士,主跑科技產業,著有《競爭力的探求》,《管理的樂章》,《惠普人才學》,《商業大鱷SAMSUNG:21堂課三星從賣米小舖到賣全世界》等書。部落格: http://owenlin.pixnet.net/blog

(本專欄反映作者意見,不代表數位時代立場)

往下滑看下一篇文章
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓