電視台盤根錯節的商業結構,被遊戲從根吃起
電視台盤根錯節的商業結構,被遊戲從根吃起
2014.04.29 |

中天「新聞龍捲風」的主持人,對著反黑箱服貿學運的女生照片性騷擾。許多很久沒看政論節目的人突然注意到,「喔,原來新聞台已經這麼誇張了。」

電視新聞的口水化、政黨化、商業化,已是多年沈痾。但這些電視台的主要獲利來源,就是你付的第四台費。是在資助「新聞龍捲風」。

如果你不高興你付的第四台費,被拿來資助這些政論節目,那你應該也不高興資助許多你不看的電視台。例如眾多宗教台、購物台、卡通台、股市分析台、卡拉 OK 台。

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換句話說,你付的錢,一部分被用來付給你不喜歡以及不看的節目。例如,我在家只看體育、MTV、國家地理頻道、Fox、HBO 等頻道。但我不能只付這些頻道的錢。我的第四台一定得包含上述那些我沒興趣,甚至厭惡的電視台。

這其實是好事。

電視台就像 VC

因為第四台就像健保。每個人都得付健保費,這些錢集合起來再分配給不同的醫療服務。

健保的目的是讓每個人都得到醫療。有些醫療服務很貴(開刀、換腎),有些比較便宜(感冒)。如果每個人只付自己所需的醫療費用,那麼需要昂貴醫療的人就付不起了。

同樣的,有些電視節目非常貴,例如體育轉播、連續劇等。卡通節目也不便宜。就算是看似胡鬧的政論節目,其實製作成本也相當高。有些節目則很便宜,例如卡拉 OK 節目。只有每個人都支付基本的價錢,才有辦法支撐昂貴的電視節目。

換句話說,看 NBA 的我、看卡通的小朋友、看政論節目的長輩、看 MTV 的青少年、與看宗教台的宗教人士,互相補助(subsidize)了彼此的電視節目。結果是皆大歡喜

● 電視台賺得更多
● 電視台可以拍攝高成本、高風險的節目(類似創投投資創業)
● 觀眾可以擁有多樣化、專業的頻道
● 第四台系統業者也賺到錢

擊不垮的商業模式

這個盤根錯節的電視產業,就像健保一樣,是一種社會主義,因此也會產生浪費,以及素質不良的醫生。

但它太龐大了,幾乎可以對抗任何挑戰者。具體來說,任何要「正面」擊垮電視產業的創新事業,都要克服兩個巨大門檻 – 「內容」以及「小盒子」。(「側面」的攻擊法等等會提)

內容

很多人以為電視節目的高成本將拖垮電視產業,事實上是電視節目的高成本保護了電視產業。

就像健保。所有人的健保費集合,才讓醫院能夠實施昂貴的開刀、化療等醫療行為。如果需要開刀的病人必須負擔所有費用,那麼手術會大量減少。這樣不但病人負擔不起,外科醫師也會大量減少,技術也會生鏽或是消失。

同樣的,如果只有看 HBO 的人付給 HBO,那麼 HBO 的觀眾會大幅減少,廣告收益也大幅減少。那麼他們能投資的成本也隨之減少。

因此,任何挑戰者想要用高成本的內容吸走電視觀眾,就像一家不收健保的外科醫院想要擊垮榮總一樣,一定不敷成本。

最終保護電視產業結構的,正是內容的成本本身。低成本節目不在此限,因此會提早被取代。

小盒子

挑戰電視的另一個門檻,就是第四台奉送的那個小盒子。這比現在的零元手機要早很多,可說是最早的「內容贊助硬體」的商業模式,。

這個小盒子插在電視的「HDMI 1」或是「數位端子」插座上,可說是各大公司的終極灘頭堡。誰掌握了這個位置,誰就掌握了一般人 3/4 的休閒時間,以及 80% 的廣告預算。

但這個灘頭堡非常堅固。一般企業沒有第四台費用的補貼,光要生產這個機器的成本就非常巨大。國外有 Apple TV、Microsoft XBox、Sony PS4、Amazon Fire TVAndroid TV 等前仆後繼發動攻勢。其中後兩者還是上個月新出現的。

舉其中比較便宜的 Apple TV 為例,一個美金 $99 元,10 萬台就是台幣 3 億。第四台等於補貼了這 10 萬個家庭 3 億的費用。能掏得出這筆錢的企業很少。就只有上述的 Sony、Microsoft、Apple、Amazon、Google 等。它們的機器靠其他功能切入客廳(遊戲、電影播放等),但終究不是免費。

在台灣,壹電視網樂通上次失敗了,接下來 miiiTV 也要來嘗試。

這個小盒子的巍峨,賈柏斯非常清楚。他一直很想切入電視產業,但始終只把 Apple TV 當做嗜好(hobby),正是因為清楚認知這個小盒子的巨大。賈柏斯說

『電視市場缺乏創新的問題 . . . 在於 go-to-market strategy。電視市場基本上有一個補貼的商業模式,讓每一個人都有一台免費的機上盒 . . . 這就基本上粉碎了任何創新的可能,因為沒有人要付錢買機上盒。』

“The problem with the television market, the problem with innovation in the television industry is the go-to-market strategy. The television industry fundamentally has a subsidized business model that gives everybody a set-top box for free, or for $10 a month, and that pretty much squashes any opportunity for innovation, because nobody is willing to buy a set-top box."

線上遊戲的反對黨

內容與小盒子能擊退任何「正面」攻擊電視產業的挑戰者。因此,真的要顛覆電視媒體結構,不能硬幹,必須從「側面」出手。

根據哈佛教授 Clayton Christensen 所說,「顛覆創新」來自從更便宜、方便的方式,取代電視原本滿足的任務(jobs to be done)。

電視滿足的任務包括:

  1. 提供資訊

    1. 教育
    2. 直播體育賽事
    3. 啟發、敘述故事
    4. 讓觀眾逃脫現實(escapism)

    這五點中,「提供資訊」與「教育」這兩個任務,可以完全被網路取代。從這次服貿爭議看得再清楚不過。不論速度、廣度、深度,電視都有先天的限制。這也是為何我在上一篇主張,24 小時新聞台在網路時代的意義可慮。

    第三點的直播體育賽事,與第四點的啟發、敘事,是電視的強項。例如棒球賽轉播、旅遊節目、名人訪談等,要在電視螢幕上呈現有先天的成本與技術要求。在這兩點上電視的「健保模式」最有效,因此也是電視防守最堅強的地方。

    最後一點「讓觀眾逃脫現實」則是最有趣的部份。傳統上,電視劇、電影、美食節目、旅遊節目、MTV、綜藝節目的一個重要任務,就是讓觀眾短暫的脫離現實,浸身在一個虛構、華麗、刺激的世界。這也是電視的傳統強項。

但有一批人從另一處獲得滿滿的逃離感,不再需要電視了。那就是線上遊戲族群。

線上遊戲提供了刺激、話題、互動,讓玩家逃離現實效果遠超過電視。這批人也離開電視最久;在她們眼裡,電視已是非常遙遠的「第二屏」或「第三屏」了。這也是為何上述的 Microsoft XBox、Sony Ps4、Amazon Fire TV、Android TV 等,都把遊戲都列為重要的戰略功能。

每天玩線上遊戲 4~5 個鐘頭的人,可說是每天看電視 4~5 個鐘頭的人的反對黨。

電視的演化論

總之,要擊垮糟糕的電視節目,不可能靠動搖健保 — 健保有其存在意義。而要靠另一種更方便、便宜的服務滿足 jobs to be done。

線上遊戲是一大宗。電影、音樂、節目等,也正在以 App 的形式從其他小盒子(MOD、Apple TV、Smart TV、miiiTV)、筆電(螢幕投射)、手機(螢幕投射),慢慢往電視螢幕上蔓延。

當 Apple 或 Google TV 開放「TV App Store」,讓 App 開發者可以針對電視開發內容時,我們使用電視會更像使用手機,而爛電視的需求會更少。這時電視也會開始演化,發展出新的競爭力。

下次如果看到有人沉迷於線上遊戲,或是妳自己就在沉迷時,不要覺得浪費時間 — 妳是替更爛的替代品投反對票。

[更新]

英國衛報9日報導,根據政府機關流出的文件,蘋果正在開發除了 Apple TV 之外,另一個新的機上盒。

 

出自有物報告

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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