新聞有看沒有懂?Vox主打解釋性新聞
新聞有看沒有懂?Vox主打解釋性新聞

關於美國媒體,你可能只聽過CNN或《紐約時報》,但現在你不能不認識重新定義新聞的Vox,它每月瀏覽人次高達2,300萬,還獨家專訪到歐巴馬!重點是,它才成立一年而已。Vox是誰?他們怎麼辦到的?

要了解Vox,不能不先從認識Vox Media開始。它創立於2003年,旗下擁有7個媒體品牌,橫跨運動、科技、美食和時事評論等不同主題,科技媒體The Verge、體育媒體SB Nation皆為該集團旗下的知名品牌。這些網站的共同特色就是設計皆非常精美,介面簡潔、照片美觀大方、沒有醜陋的廣告。Vox執行長班克夫(Jim Bankoff)在接受PandoMonthly專訪時表明:「對,我們的網站就是想要創造一種當你進來時,會覺得臉被一堆錢砸到的感覺,因為我們的網站就是這麼的好。」

Vox.com
(圖說:Vox網站的介面設計相當簡潔現代,主色調為黃灰兩色,頗有其姊妹網站The Verge的風格。)

被視為21世紀的Time

班克夫敢誇下海口說自家網站充滿高級感不是沒有原因,當傳統媒體拚命縮減人力和砍預算時,Vox卻反其道而行,大力招募一線記者和優秀工程師,希望將Vox塑造成21世紀最優秀的新媒體公司。

去年底才結束一輪募資的Vox,現在估值高達近4億美元,旗下員工有350人,班克夫預計今年將會是Vox的獲利元年。而其高度垂直化整合的經營策略,更讓Vox被《紐約時報》稱為「21世紀的時代公司(Time Inc.)」。

因此當前《華盛頓郵報》明星記者克萊(Ezra Klein)說他受夠了僵化的傳統新聞文化,想要進行一個顛覆新聞窠臼的「X計畫」(Project X),找上Vox Media合作時,也就不太讓人意外了。而這個X計畫也就是去年4月正式上線的Vox.com,一個主打解釋性新聞的新聞網站,又被稱為新聞界的維基百科。

Vox一推出立刻受到新聞界的矚目,原因之一是因為創辦人克萊本身就是個才華洋溢的年輕記者,他在《華盛頓郵報》針砭政治時事的部落格Wonkblog,每月瀏覽人次高達300萬,才30歲就已被媒體稱為「新聞界的神童」。因此當他帶著同事高調離開《華盛頓郵報》宣布推出Vox時,格外具有劃時代的世代革新意義。

Vox網站本身最大的特色在於希望幫助讀者理解新聞,而非只是知道新聞,因此Vox不強打獨家、即時或直擊,他們系統性地整理新聞事件發展,讓讀者對於新聞背後的新聞更有概念,「卡片堆」(Card Stack)就是在這種概念下應運而生的設計。舉例來說,大多數的讀者看到聯準會調高利率的新聞時,恐怕都無法在第一時間認識到這則新聞對他們有何意義,於是Vox將這則新聞中每個關鍵字都獨立出來製作成問答卡片集,從最基礎的背景知識開始介紹,例如GDP怎麼來?聯準會這個單位的職責是什麼?調整利率為什麼重要?

不搞即時,只解釋新聞

「最大的資源浪費就是記者昨天寫的新聞⋯⋯,我一直覺得很奇怪為什麼我們沒有試著用這些資源為讀者做更多事。」克萊說明他的理念。

乍看之下,Vox跟維基百科似乎很像,但克萊認為大不相同,因為Vox是由一群具有蒐集、整理新聞專業的記者組成的,而維基百科是由群眾自主歸納的,上頭的資訊可信度不如Vox高。他舉例:就好像你如果今天突然長疹子了,你在搜尋列輸入「疹子」時,出現的第一個搜尋結果可能是維基百科,但你不會點入維基百科看長疹子怎麼辦,因為你知道維基百科不是這方面的專家。

Vox的另一特色是會持續歸納重大新聞事件的進展,讓讀者一看到時間軸就能夠馬上進入狀況。而且新聞卡片的設計符合手機閱讀體驗,將人事時地物分拆成卡片的爆紅新聞閱讀器Circa已驗證了這點。

除了將昨日的新聞轉換成有價值的內容,Vox同時也創造許多易於被社群病毒傳播的內容,例如「11款成年人不該玩的桌遊」、「7種超萌又超殺的動物」⋯⋯,希望兼具自然搜尋和社群分享流量。

Vox的模式是否經得起市場的考驗,還需要一些時間驗證,但正如克萊所說的:「我們迅速推出這個網站的原因只有一個:想要知道成功的網路新聞實驗長什麼樣子,最好的方法就是馬上在網路上做一個新聞實驗。」而Vox剛交出來的周年成績單,似乎已說明了一切。

數位時代252期封面
(尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第252期)
其他精彩內容》》
訂閱數位時代》》

往下滑看下一篇文章
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技_內文1.JPG
圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

勤英科技_內文2.JPG
圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓