《金剛》用Blog為行銷加分|數位時代 BusinessNext

一九三三年，當時彼德．傑克森(Peter Jackson)還是個九歲小毛頭，因為看了當時的電影(金剛)(King Kong)而感動落淚，激發他走上導演之路。因此，這次重拍經典名片，不僅對金剛迷，同時對傑克森本人也是意義重大，他希望將(魔戒)所打下來的觀眾基礎成功轉移到(金剛)。通常電影在上映前三、四個月，會開始架設官方網站，接著在各大電影院或其他通路放映電影預告，最後再依照各國的不同狀況，舉辦宣傳活動以及首映會。但是這些「既定流程」對於傑克森來說，似乎都太過制式化而且起步太晚，傑克森接受(Wired)雜誌專訪時表示：「當我聽到環球電影公司打算在上映前半年才架設網站的時候，我心想，天啊，一定得等到那個時候嗎？」 Video Blog 讓影迷參與拍片過程傑克森突發奇想，自開拍(金剛)前就開始架設獨立網站「Kongisking.net」，發布包括選角等前製消息；去年九月開始拍攝期間，使用「製片日記」(Production Diary)方式和影迷溝通。最有趣的則是「影片日誌」(Video Blog)，傑克森每隔一段時間會親自上場錄製小短片，解說(金剛)相關議題。到了後製階段，這些影片內容更有趣了，諸如電影幕後花絮等特效、佈景、戲偶製作流程等都拍成五分鐘短片，還可供下載。「這讓網友可以最快了解電影進度，而且讓網友清楚我們拍了多久、花了多少時間、做了多少努力，」傑克森在其中一篇「後製日記」短片中，坐在工作室的長沙發上，回答網友問題時這麼說。為了拍這些幕後記事，傑克森找來兩位專門的攝影師及製片，前後拍了將近三千五百小時的毛片，再進一步剪輯成素材豐富的短片，「我一開始就跟他們說，不要避諱去捕捉我們很累或拍片過程中遇到困難的鏡頭，因為拍電影本來就不簡單。」傑克森認為，如果這些幕後花絮只是用來浮誇以及粉飾，就失去了真實記錄的意義。 Diary DVD 搶在電影上映前推出雖然過去喬治魯卡斯的(星戰三部曲)，也同樣以網路片場日誌的方式，來和廣大的星戰迷預先溝通，只不過得加入會員，幾經認證之後才可一窺究竟。但(金剛)這次不但提供了豐富的影片網誌可供自由下載，甚至未上映前就出了「製片日誌」珍藏版DVD，是好萊塢史上第一次，這些都是傑克森自己的構想，負責發行的環球電影公司也放手讓他嘗試，並未涉入。「彼德．傑克森是個非常用心而且勇於嘗試不同方法的導演，」環球電影台灣分公司媒體公關林郁儀說，利用影像部落格，預先將拍攝過程以及花絮公開的作法，和導演本身特質有很大的關係，例如拍攝過(侏儸紀公園)、(世界大戰)，同是好萊塢大導演的史蒂芬史匹柏就喜好不同，他偏好保持神秘感，讓等著進戲院的觀眾有更多想像空間。「另外，電影內容容易引發網友討論的，也比較適合用這樣方式，」林郁儀補充，例如觀眾不陌生的(金剛)、影迷眾多的(星戰)等都符合這種特色。 Blog Marketing 找到網友感興趣的題材由於利用片場影片網誌的方法還可以依照下載、點閱的次數來分析網友最感興趣的部分，有愈來愈多的電影跟著嘗試。曾拍攝過(X戰警)的導演布萊恩辛格(Bryan Singer)，目前正在拍攝明年六月即將重回大銀幕的(超人)(Superman Returns)力作，也開闢了獨立電影網站「BlueTights」，記錄在澳洲拍攝電影的相關過程。在網站中，「Bryan's Journal」這部分是影片網誌，大約每半個月就有新的片場拍攝日誌上架。而台灣在拍攝期間就有片場日誌的電影目前數量不多，即將在明年初上映由楊祐寧(曾演過(夢遊夏威夷))主演的國片(國士無雙)，從今年七月開拍前就以部落格全程記錄，連一開始甄選演員都在上面搞定，雖然沒辦法像好萊塢一般還提供豐富檔案，「以片場日誌的型態來看，這是第一部這樣做的國片，」樂多市場行銷林微惠表示。過去台灣電影運用部落格行銷的例子還有(無米樂)、(生命)等電影，不過都屬於電影上映後，利用部落格所串聯起來的宣傳力量，雖然並非片廠日誌，卻都十分成功，許多小成本電影都成功地利用部落格吸引更多影迷的目光，增加不少宣傳效益。輔以這次(金剛)以及(超人)的例子，電影在網路行銷的方法上似乎正逐漸發生改變，已經不是只能從官方網站下載桌布、玩玩遊戲、觀看預告、劇情簡介等那些千篇一律的內容了，使用每日更新的片廠記錄、豐富的多媒體檔案，提供網友節奏更快、更有趣，而且更貼近現場的娛樂感受。千萬記得，永遠不要忘了部落格的精神——「真誠」，只要做到真誠，才能在抓住目光的同時，抓住網友的心。

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。