從Yahoo!到騰訊網路媒體事業群,韓志傑補足中國經驗
從Yahoo!到騰訊網路媒體事業群,韓志傑補足中國經驗
2014.10.30 | 人物

2012年5月,韓志傑離開Yahoo!亞太區行銷部副總裁的位置,轉戰騰訊網路媒體事業群市場部總經理,負責領導騰訊網、騰訊微博、騰訊視頻、騰訊智慧等在線媒體的行銷業務。加入騰訊兩年多,前陣子難得利用休假回台灣,在兩個場合演講露面,利用演講空檔接受訪問。訪問整理如下:

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(圖說:從Yahoo轉戰騰訊網路媒體事業群市場部總經理,韓志傑體驗在高度競爭的產業和公司工作。圖片來:郭芝榕攝影。)

可否舉例您在騰訊跟內容有關的工作?

我們做的內容,包含自製節目、網路劇、網路節目、綜藝節目,我們也買版權,也投資投資電影,什麼都做。也提供各式各樣的內容,韓劇、英劇、美劇都有,也跟台灣的內容提供商合作。要先了解用戶的需求、喜愛,推出相應的內容。

對台灣和中國影片網站內容的看法?

回歸到產品的本質,我的淺見是台灣的視頻規模沒那麼大,再加上台灣的內容並非同步內容。大陸的視頻內容都是我們花錢買版權,放在網站上免費給大家看。台灣比較少在這裡競爭,或是很少聽過買版權花很多錢。

例如,我以前在Yahoo時曾經跟星光大道合作,花的版權費是百萬級。跟網友互動、粉絲啊,跟節目合作。在大陸的中國好聲音則是億級。經營一個視頻網站需要的成本太大了,我們公司每年付的錢很多,所有競爭業者都是這樣。

到騰訊工作,在你個人生涯中扮演的角色?

第一、補足我過去沒有在大陸工作的經驗。以前的大陸經驗,是我在百事時負責幾個大中華區的專案,但也只是偶爾到大陸出差,沒有在大陸全職工作的經驗。

第二、體驗在高度成長的公司、高度成長的行業中工作。大陸的規模很大,同樣做一件事產生的效果很大,投入也大,是台灣的好幾倍。我舉個例子,假設在台灣做一場1000個客戶的活動,花600萬台幣,在大陸辦一個一樣規模的活動,則要花500萬人民幣。

中國和台灣的工作環境差異?

主要在自然環境的差異,大陸市場夠大,目前的格局和態勢創造出很大的市場,市場可以提供給人才的環境很不一樣,格局也不同。在大陸可以跟世界級的大師們接觸,台灣就沒這個機會。

軟的地方就是人才,大陸也跟台灣一樣填鴨式教育,在課堂上壓力很大。我知道有個大學生拿到香港暑期工讀的機會,工讀月薪是三萬五港幣。第一、台灣人知不知道有這個機會?第二、假設這個機會是公開、均等的,台灣人有沒有機會跟北京競爭?這個我不知道。在大陸,不管是做市場、媒體或是各行各業,影響力和格局都跟台灣沒法比。

外商及大陸公司的企業文化有何不同?

蠻不一樣的,大陸文化很務實,腳踏實地、速度非常快、要求非常仔細,很多企業在講這些都是口號。至少我們公司在用戶體驗,從上層到下層親力親為,我感受到這份堅持跟夢想,所以我很敬佩這個公司。

外商重視結果,也重視生活平衡。我們是在高度競爭的行業、高度競爭的地區,需要高度投入,比一般公司更投入。我們是任何時候,白天、晚上都在微信,收到就要馬上回。我也養成這樣的習慣,想到什麼東西就跟員工講。

大陸就是這樣,我很難取得工作和生活平衡,這個工作年輕人可能可以做得更久。大陸網路公司沒有人拿刀架著你要來工作,你隨時可以離開,願意來、有熱情、想在這方面開拓一片天,而且這些公司都給高報酬。

這是個人的選擇,高報酬、高成就感、高的生活條件、高的自我實現,一方面又要要求生活輕鬆的話,就像找個老公又要高富帥,又要學歷好,很難兩全其美。

能否分享騰訊的一些創新案例?

例如中國好聲音在播出時,有超過500萬網友同時互動,像是搖一搖猜導師,直接用微信跟學員互動。這個模式是大陸首創。

上個月播出的連續劇叫離婚律師,播放次數15、16億。視頻有「彈幕」,就是播出時用戶評論會佔據螢幕的上面二分之一。裡面有個小三角色焦艷艷,把演員張萌找來騰訊,跟用戶互動,結果2小時有140萬個評論罵她。

2013年過年,騰訊和Intel合作一個「世界沒有陌生人」的活動。通常在外工作的北飄回家鄉都要花幾天幾夜,騰訊微博是140個字,我們找10個人每人給140元,來測試社會的溫度,看他們是否可以用140元回家過年。結果有很多網友主動送溫暖,請他們吃飯、開車送他們,是很成功的案例。

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關鍵字: #騰訊
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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。」

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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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