成本最低的個人廣播媒體——Podcast
成本最低的個人廣播媒體——Podcast
2006.03.01 |

iPod的熱賣改變了很多事。
蘋果電腦靠它成為電腦/消費性電子匯流(Convergence)巨潮中的明星公司,以前從來就不是熱門商品的MP3播放器,也變成硬體廠商爭相進入的新戰場,連手機廠都躍躍欲試,例如摩托羅拉與蘋果電腦結盟推出iTunes手機Rokr;MP3播放器的周邊,包括音響與耳機等,也為原本成長有限的音響器材廠商(如Bose)帶來新的成長動能。更重要的是,與iPod搭配的iTunes線上音樂商店,解決了五大唱片公司長久以來苦思不得其解的問題,創造了史上最大的合法數位音樂販售平台。日前蘋果電腦執行長賈伯斯(Steve Jobs)才驕傲的宣布,透過iTunes線上音樂商店銷售的歌曲,在三年內超過了十億首。
以上種種現象,其實都是有跡可循的發展結果。從iPod開始熱賣的第一年開始,就揭示了以上諸多事件的必然性,然而搭著近年來部落格(blog)的RSS/XML潮流與iPod熱賣所興起的網路新興媒體——Podcast,卻讓許多人始料未及。

錄製網路廣播門檻極低

Podcast是「iPod」跟「broadcast」兩個字複合之後衍生出的新字,意指透過iPod或其他MP3播放器而收聽的網路廣播。就如同部落格的出現,大幅降低了線上出版的門檻,Podcast的出現則讓「廣播」的門檻降到最低:只要一部電腦、一隻麥克風、加上一條網路線,任何人都可以在任何地方對全世界廣播。
對傳統廣播媒體來說,最大的限制就在於電波頻譜的資源稀有性,使得廣播成為少數人的特權;但對Podcast而言,寬頻網路在大部分已開發國家已有超高普及率,使得開播節目完全沒有限制。一般聽眾只要透過網站或是RSS飼料(feed),下載Podcast節目到電腦中,就可以利用MP3播放軟體收聽。
就像網路上其他的新興現象如部落格、維基(wiki)、標籤(tag)一樣,Podcast原本只在少數對科技與網路著迷的狂熱者間流傳,節目內容也多以技術討論或一些小眾話題為主,例如著名的〈this week in tech〉和〈IT conversions〉都以科技與網路產業動向為主;慢慢的,一些非科技族群接觸到Podcast,也使得節目主題漸漸呈現出多樣性。

節目內容日趨生活化

〈Dawn and Drew show〉,這個極受歡迎的Podcast節目,就是兩位藝術家夫婦在位於威斯康辛州農場中的居家閒談。漸漸地也出現了對音樂、體育等話題有興趣的個人,推出水準不一但內容五花八門的節目。網路效應持續擴散,連主流媒體BBC、《商業週刊》、以及《紐約時報》都推出自家的Podcast,使得Podcast與「業餘人士的消遣」間的等號逐漸消失。
此外,供創作者上傳Podcast節目,並對各式節目提出評論、排名、以及簡介的網站,也如雨後春筍般出現,如〈PodcastAlley〉、〈Podcast.net〉等等,為聽眾在眾多節目中提供了一個選擇的參考點。連Blogger.com的創辦人伊凡.威廉斯(Evan Williams),都在公司被Google收購之後,選擇Podcast為下一個冒險的戰場,推出具標籤功能的Podcast網站odeo.com,意在降低使用門檻,讓任何人都可以直覺式地搜尋、上傳、甚至線上收聽Podcast。

蘋果電腦推波助瀾

然而,上述所有確立Podcast不再只是小眾媒體的現象,都比不上蘋果電腦的一項關鍵性舉動來的具有決定性意義。二○○五年底,蘋果電腦宣布在iTunes線上音樂商店上加入Podcast下載的服務,並在iPod的播放清單中,直接加入Podcast的選項,這個動作使Podcast這個名詞,在蘋果電腦強大的行銷宣傳體系運作下,首次與廣大的iPod使用者產生連結。具統計,目前iTunes線上音樂商店上已有高達三萬五千個Podcast節目,甚至連科技名校史丹佛大學也將他們部份的課程,以Podcast的方式供學生以及任何有興趣的人士下載。
而隨著能播放音訊檔和影像檔的多媒體撥放器陸續問世(例如iPod video和一般的可攜式多媒體播放器),開始有許多人推出Video Podcast,有Flash卡通,也有以攝影機拍攝的各式影片檔案。越來越豐富的表達方式,越來越容易的傳播途徑,Podcast現象背後所隱含的社會/文化意義,遠遠超過相關技術議題,正形塑著下一個數位時代的新面貌。

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

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