[蘇麗媚] 忘掉海量內容吧！|數位時代 BusinessNext

最近娛樂產業很熱鬧，在YouTube獨霸多年後，LINE TV和LiTV兩個商業影音平台動作積極，雅虎影音也陸續與台灣製作單位進行合作，還有中國大陸的樂視網宣布今年第四季將在台灣推出樂視超級電視、超級手機，接著引進匯流影音OTT服務。再加上近來人氣也很旺的直播平台，越來越多的內容、越來越多的選擇，很多人問我，娛樂產業到底是崩壞還是準備創新重生？

我目前還沒有明確答案，但有幾個點倒是可以一起思考：首先，在各種平台興起下，海量內容到底重不重要？因為網路的無限制性，每個平台或服務商很容易掉入內容黑洞的迷思，不論是開放一般素人自由上傳，或是找外部夥伴交換內容，大手筆一點的，乾脆自己自製，總之就是不斷地堆積再堆積。但這麼多的內容，觀眾真的能消化嗎？串連來串連去的結果，往往造成內容特色無差異化的農場現象，觀眾對內容產製者也不再有品牌的認同，形成一種不知什麼可追求的空洞，這也是我覺得現在很多社會亂象產生的主因。

再者，對於平台或服務商而言，也將會是個成本無底洞。特別是台灣，又面對中國大陸這樣一個市場，拚海量絕對不是我們該走的路。

不拚海量，那該做什麼？「準確」。我們要能從更分眾的切片中和觀眾對話，比如你鎖定電玩族群還不夠，更準確一點的，到底是《英雄聯盟》還是《刀塔傳奇》的族群？要更清楚地讓準確的他感覺我們是同一國的，我們在共同做一件事。

另外準確後，一種非表向而是內在「滿足」的內容，正被迫切需要，你必須知道觀眾身處的生活情境是什麼。比如最近很紅的直播現象裡，在南韓出現吃飯直播客，如果從內容本身，很多人都覺得吃飯有什麼好看的？但進一步深究，其實反應的是一種都會上班族的寂寞，抓住這個點，當你的內容陪伴了他的孤單，就能連結他需要的滿足感，事情就對了一大半。

娛樂產業的本質，不只是表面上的好玩或打發時間，而是一種慾望需求的展現，特別是行動化之後，我們的時間這麼零碎、螢幕這麼小，「準確」這件事就變得更重要，量多是PC時代的事了。在新的媒體上，有一些很細微的東西都沒有被照顧到，所以我們自己必須嘗試往深的地方做，切片再切片。

比如我們的新戲《禮物1號店》跟iFit合作海選演員，從以前的觀點，兩者間根本沒關連性，但現在iFit的社群要參與就必須完成兩個月健身的計畫，才能進到最後的階段，一方有共識及目的，參與的過程也有滿足感。又如新舞台劇《男言之隱》和女人迷網站合作「閱樂沙龍」，將《男言之隱》故事裡的核心：女人想聽到男人的心，引伸出微劇場在閱樂書店演出，用沙龍型式的兩性作家座談分享，圍繞的就是兩性傾聽的元素。

所以先別管技術或是海量內容，而是進入到社群裡面觀察與體會，特別是提供準確的滿足感，順其自然做到最好的陪伴消費！

隨著 AI 工具逐漸普及，真正拉開差距的，已不只是技術或算力的強弱，是企業能否整理資料、重新設計流程，並把 AI 融合既有工作方式，持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services（AWS）將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表，從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題，協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步，不只是再導入一套 AI 工具，而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購，系統可以建置，但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責，才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型，同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業，場域複雜、既有系統眾多，正因如此，更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎，進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄，今年以「雲騰智慧大南方齊創 AI 好未來」為主軸，將討論重心從雲端與算力基礎，推進到應用全面升級，協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升，才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑，10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」，而是導入之後企業的真實改變。

OpenAI 重磅講者親臨高雄，從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey，以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題，分享在 AI 技術快速演進之下，企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張，哪些應用已具備規模化條件？哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備？這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本，AI 啟航」先回到資料基礎：外部模型跑得再快，若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位，技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門，真正困難的不只是把系統建起來，而是由誰推動流程改造、由誰認列成果，以及當 AI 產出的判斷出現問題時，責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題，對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求，也提醒企業：效率不能取代治理，AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界，將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

從六種產業場景，看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例，不只要說明「做了什麼」，還要回答幾個更實際的問題：解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷，又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景	議程規劃與關鍵課題
智慧支付	藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控；處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造	以語意層串接資料孤島，讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技	會說台語的 AI Agent：從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造	零售製造轉型；把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明，AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的，不只是更多案例，而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻，把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」，邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位，聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理，還是組織協作，不同問題點，都能找到對應的解方。

10 月 23 日，從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級，到運動產業的會員體驗創新，看 AI 如何從概念走進產業現場，成為百工百業轉型升級的實際動能。

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」，掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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