年度最夯YouTube影片,謝金燕《姐姐》千萬點閱拿下台灣冠軍
年度最夯YouTube影片,謝金燕《姐姐》千萬點閱拿下台灣冠軍
2013.12.10 | Google

YouTube公佈2013年度台灣熱門影片點閱排行榜,一向熱門的音樂影片,今年由謝金燕打敗江南大叔PSY,《姐姐》一曲以超過1000萬點閱數,成為今年台灣網友在YouTube最熱搜的歌曲。 

此外,除了蔡阿嘎、這群人等YouTube達人,今年榜單也出現許多新面孔,不論是無心插柳買漢堡的高中生、意外爆紅的杰哥,或是被幽默翻譯的韓國歌曲「到南部用假牙」都獲得網友廣大迴響。 

以非音樂類型的影片題材來看,搭上今年甄環傳與半澤直樹爆紅熱潮,紛紛成為網友「二次創作」的題材。今年網友也特別熱衷社會議題,藉由影音評論時事、抒發感想,影片透過社群媒體傳播發揮強大影響力,成為今年榜單中的特殊現象。 

更多全球年度熱門影片與回顧影片排行榜,將於台灣時間2013年12月11日下午4點公佈於「YouTube Rewind 2013:年度回顧」頻道。以下為今年完整榜單:  

熱門音樂影片點閱排行榜

1.謝金燕官方HD「姐姐」跳針舞曲MV大首播 Jeannie Hsieh-SISTER.[Taiwan Singer] 

  1. PSY - GENTLEMAN M/V

  2. Mayday五月天[傷心的人別聽慢歌(貫徹快樂)]官方完整版音檔

4 .Beauty And A Beat - Justin Bieber (Alex Goot, Kurt Schneider, and Chrissy Costanza Cover)

5 .Della丁噹[手掌心]MV官方版-中視古裝大戲[蘭陵王]片尾曲

6.*首播* Bii畢書盡 - Come back to me (官方完整版MV) - 三立偶像劇『真愛黑白配』片頭曲

7.2013 自由發揮『GYM』官方MV, Cross too Over 鄭多燕 정다연

8.::首播::家家JiaJia[填空]-三立九點華劇「真愛趁現在」插曲

9 .Mayday五月天[入陣曲]MV官方動畫版-中視[蘭陵王]片頭曲

10.林俊傑 JJ Lin - 修煉愛情 Practice Love (華納official 高畫質HD官方完整版MV)

 

熱門非音樂影片點閱排行榜

1.【麥克瘋】同學不好意思,那個活動…

2.20131016中天新聞 「到南部用假牙」網友神搜韓團歌

3.如果早知道 男生也會被性侵

4.甄嬛傳 - 皇上吃飯

5.這群人 TGOP│學生的經典語錄【語錄系列】

6.驚喜合唱 101 Flash Mob Chorus in Taipei 101, Taiwan

7.在外套裡能做什麼(捷運龍騎士惡搞版)- 耖俗辣製作團隊Timid Guys

8.基隆八斗子土石流第一現場

9.挺什麼核啦反什麼核啦!!

10.[HD] WBC 獻給中華隊 MV (PROUD OF TAIWAN) 

 

熱門搞笑影片點閱排行榜

1.【麥克瘋】同學不好意思,那個活動…

2.甄嬛傳 - 皇上吃飯

3.這群人 TGOP│學生的經典語錄【語錄系列】

4.在外套裡能做什麼(捷運龍騎士惡搞版)- 耖俗辣製作團隊Timid Guys

5.我們畢典要表演什麼

6.這群人 TGOP│老師的經典語錄【語錄系列】

7.嘎名人落台語第2集-蔡阿嘎X波多野結衣。台語竟然講的夭壽讚?!

8.還好我退了

9.打《英雄聯盟LOL》都會做的事?【頑Game】

10.10秒看完半澤直樹。台語版 (蔡阿嘎10秒影展25部曲) 

 

熱門時事話題影片點閱排行榜

1.Mayday五月天[入陣曲]MV官方動畫版-中視[蘭陵王]片頭曲

2.在外套裡能做什麼(捷運龍騎士惡搞版)- 耖俗辣製作團隊Timid Guys

3.挺什麼核啦反什麼核啦!!

4.[HD] WBC 獻給中華隊 MV (PROUD OF TAIWAN)

5.還好我退了

6.謝和弦【被逼死的那五人】

7.寫給洪仲丘的歌│在你死了以後 After you are gone【野人洞穴】

8.先別管立場了啦~你聽過核廢料嗎?

9.馬王政爭街訪:年輕人的看法

10.蔡阿嘎X大頭佛來勸世1【顛倒是菲】:Fxxx 菲律賓!! 別以為台灣人好惹!!

 

關鍵字: #YouTube
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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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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