越恐怖，越吸睛！點擊率超高的電影病毒行銷短片|數位時代 BusinessNext

一支精彩的影片，總是能勝過千言萬語。尤其在社群網站發達的現在，只要影片具有足夠的感染力，就不用擔心沒有網友主動轉發分享。而結合了驚悚與搞笑元素的影片，更是容易成為討論話題。

從去年底到今年初，有許多恐怖電影宣傳都使用了類似手法，讓電影裡的角色活生生出現在日常生活中。雖然網路影片的點擊數與電影賣座程度不一定會成正比，不過，在正式上映前，用精彩的短片吸引網友自發性地幫自己增加聲量，卻是蠻不錯的作法。以下為大家收集了幾個案例，一起來感受一下它們的魅力。

**魔鬼嬰兒橫行紐約街頭
**為了宣傳本月在美國上映的新電影《Devil’s Due》，宣傳團隊特地打造出一名可以遠端遙控的「魔鬼嬰兒」機器人。嬰兒的臉上畫上猙獰表情，身上還設定了許多特殊功能。而裝入嬰兒機器人的嬰兒車，就這樣在紐約逛大街。當路人經過嬰兒車旁，嬰兒機器人就會使出渾身解數讓你留下深刻印象，而隱藏攝影機則會紀錄下路人所有的反應。這支影片上週在YouTube公開後，一週內點閱人數已突破3600萬次。

魔女嘉莉大鬧咖啡店
如果有天你正坐在咖啡店裡上網，隔壁桌的年輕女子卻突然發飆，以不可思議的力量大鬧咖啡店，你會怎麼辦？由史蒂芬金原著改編、1976年上映的經典驚悚片《魔女嘉莉(Carrie)》在去年重新登上大螢幕。相隔37年，驚嚇指數當然也要隨著時間增加。工作人員事先在咖啡店內布置了許多裝置，再拍下民眾的反應。這支影片在去年10月初放上YouTube，累積點閱人數已衝破5300萬次。不僅達到宣傳效果，也為這部舊片重拍的電影注入新活力。此外，值得一提的是，策劃這支影片的團隊Thinkmodo，同樣也是上一支「魔鬼嬰兒」的幕後推手。由此可見，就算是同樣的公式，只要稍微改變花樣也依舊管用。

夜晚燈箱別靠近，鬼娃恰吉來找你
看完以上兩個發生在紐約的案例，接著來看看巴西的案例。為了宣傳直發DVD的恐怖片《The Curse of Chucky》，一位身穿恰吉服裝的男性工作人員躲在夜晚公車站旁的宣傳燈箱內，等著無辜的路人來臨。等到路人走近，再趁著對方不注意時，抓著小刀衝出燈箱。這支影片點擊數雖不及前兩支，但目前也已超過1200萬次。

同場加映：

輪胎公司告訴你：雪地開車要小心
在雪地開車要更換雪胎雖然很重要，但卻不是每個駕駛都會記得這件事。為了宣傳自家的雪胎，日本輪胎公司Autoway Tire拍攝了一支震撼力十足的短片，讓網友知道在雪地駕車有多危險。影片一開頭甚至還打上「心臟不好的人請小心觀賞」、「目前正在接受治療，身心狀況不佳的人請不要觀賞」等警告字眼。不過或許是因為這些警告標語，反倒能勾起好奇心，影片在去年11月中放上YouTube，目前點閱數已破700萬次。

資料來源：Adweek、Autoway Tire

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。