用戶超過10億的Youtube始終無法盈利怎麼了？|數位時代 BusinessNext

2月26日，YouTube已經成為一種文化現象，每月超過十億用戶觀看YouTube影片。但是，YouTube依然無法盈利。

知情人士透露，2014年YouTube營收約為40億美元，高於2013年的30億美元。儘管去年YouTube為Google貢獻了大約6%的營收，但YouTube在盈利方面毫無建樹。YouTube向內容創作者支付費用，而且採購網絡設備，扣除這些費用，YouTube基本只能維持收支平衡。

相較之下，2014年Facebook用戶量為13億，營收超過120億美元，利潤接近30億美元。

這反映出，除了青少年，YouTube很難擴大其核心觀眾群體。多數用戶將YouTube視作影片存儲服務，他們多從其他服務獲取YouTube鏈接或觀看嵌入的YouTube影片。Google高層希望用戶像看電視機一樣觀看YouTube，期望用戶發現不同的YouTube娛樂頻道。

Google高管蘇珊·沃西基（Susan Wojcicki）掌管之下的YouTube已經進入第二個年頭，她仍然需要面對這個棘手的問題。但是，如果YouTube業務致使Google利潤率下滑，Google勢必將限制沃西基投資新內容和新服務，沃西基會更難解決這個問題。

事實上，沃西基還將面臨新的挑戰。Facebook和Twitter為YouTube帶來了巨大流量，但兩家公司正在開發自主影片服務。Facebook和Vessel等初創正在吸引YouTube紅人。同時，通過授權好萊塢內容和製作原創電視劇，亞馬遜和Netflix正在重新定義「網絡影片」。

研究機構Pivotal Research分析師布萊恩·威瑟爾（Brian Weiser）表示：「YouTube存在很多垃圾內容。如果YouTube需要大量的電視預算，它就要投資電視內容。」

YouTube內容和業務運營主管羅伯特·金科爾（Robert Kyncl）表示，網絡影片正處於增長高峰期，它很像30年前的有線電視。YouTube應當投資「網路原生創作者」，而不是傳統電視節目。

觀眾面狹窄

2006年，谷歌斥資16.5億美元收購YouTube，但最初幾年YouTube營收可謂寥寥無幾。2010年，YouTube引入可跳過式影片插播廣告，YouTube營收開始快速增長。新式廣告既不影響觀眾，也迎合了廣告商。觀眾可以自主決定是否觀看廣告，而廣告商可根據視頻廣告瀏覽量付費。

為了吸引用戶，YouTube展開大幅投資。2012年，YouTube向內容創作者支付了數億美元費用，旨在打造類似電視節目的內容頻道。YouTube還重新設計了主頁界面，調整搜索算法，試圖用優質視頻吸引觀眾。

但很多YouTube內容頻道以失敗告終。本月初，負責YouTube影片搜索的一位高管離職，這位高管才剛剛入職數月。知情人士透露，若無鏈接，YouTube仍然難以直接吸引用戶。

YouTube受年輕觀眾青睞，觀眾面狹窄是製約其發展的原因之一。最具人氣的YouTube內容是音樂影片。YouTube紅人知名度較低。化名為「PewDiePie」的菲利克斯·謝爾貝格（Felix Kjellberg）是最具人氣的YouTube紅人，他的遊戲頻道訂閱人數達3500萬。但去年秋天沃西基表示，來到YouTube部門之前，她沒聽說過PewDiePie。

新舉措

當然，一些廣告商對這些忠實的粉絲垂涎已久。宏盟媒體集團程序化購買部門Accuen首席執行官喬什·雅克布(Josh Jacobs)表示，廣告買家意圖打造品牌親和力，它們希望接觸年輕粉絲群體。

分析師威瑟爾則表示，YouTube觀眾面狹窄，YouTube廣告觀眾數遠低於電視廣告。他估計，9%的觀眾貢獻了85%的網路影片瀏覽量。

今年1月，為了擴大觀眾群體，YouTube獲得美式橄欖球大聯盟比賽集錦、訪談等內容的播放權。YouTube播出《芝麻街》和《托馬斯和他的朋友們》兒童節目。

YouTube主要還是注重投資本平台紅人的原創內容。為了防止內容創作人跳槽到競爭對手旗下，YouTube還為部分創作人提供獎金。

知情人士透露，為了提高收視率，YouTube還將自動播放更多的影片。自動播放功能預計將很快推出。

隨著Google搜索業務增長放緩，沃西基還面臨提升銷售額的壓力。

去年，YouTube允許廣告商在人氣視頻附近預留廣告位。2013年底，YouTube同意讓廣告商採用尼爾森廣告統計技術，以取代YouTube自主技術。
宏盟媒體購買部門OMD首席數字官本·溫克勒（Ben Winkler）表示，2014年OMD的YouTube支出呈指數級增長。

與此同時，YouTube還在開發訂閱服務。去年11月，YouTube宣布類似Spotify的音樂訂閱服務。一位業內人士稱，YouTube高管已經討論其他內容的訂閱服務。

知情人士還透露，為了更加精準地投放廣告，YouTube高管還考慮利用Google數據。

目前，YouTube跟踪DoubleClick部門在用戶電腦部署的Cookie，YouTube可根據用戶訪問的非Google網站構建用戶資料。利用Google自主網站獲取的數據，例如用戶搜索歷史，YouTube就可以更加精準地投放廣告。

例如，如果用戶利用Google搜索檢索旅行訊息，他可能會在YouTube網站看到景點宣傳影片。

知情人士稱，新的廣告定位系統將於今年發布。但新系統設計複雜，發布可能存在困難。

本文出自創業邦/熠輝

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。