阿里巴巴收購《南華早報》,馬雲將如何改造這份報紙?
阿里巴巴收購《南華早報》,馬雲將如何改造這份報紙?

12月11日晚間,傳聞已久的阿里巴巴收購香港南華早報的消息終於成真,阿里巴巴宣布收購香港最大的英文報紙《南華早報》,準確的說,是南華早報集團旗下的媒體資產,不單單買了一份報紙而已。

接下來的問題就是,阿里巴巴會如何對待《南華早報》?

《南華早報》是一份怎樣的報紙?

《南華早報》以英文報導為主,是南華早報集團旗下的主要刊物,創刊於1903年,發行量11萬份左右,讀者以政界、商界的高層人士為主,內容聚焦大中華及亞太地區。

1987年梅鐸的新聞集團將《南華早報》私有化,1990年重新上市。 1993年10月馬來西亞富商、有「亞洲糖王」之稱的郭鶴年及其家族持有的嘉里傳媒有限公司買下《南華早報》控股權。

集團於香港交易所上市,而自2013年2月26日開始暫停交易,據《立場新聞》,南早暫停交易原因是公眾持股量不足,在過去的兩年半時間裡,公司管理層及大股東郭鶴年家族並沒有嘗試恢復流通量,尋求恢復交易,令小股東完全無法套現。

近年來《南華早報》財務業績並不理想,據業績報告顯示,2014年全年收入3.02億港幣,2015年上半年收入僅為2300萬港幣,業績下滑嚴重。據BBC中文網先前的報導,《南華早報》郭鶴年家族一直想脫手出售,郭鶴年與馬雲在幾年前就已經相識。

今年以來,《南華早報》在人事上也出現了動盪,11月初,《南華早報》總編輯王向偉宣布離職,2012年以來擔任該報第二號人物的譚衛兒將從明年1月1日起接替這一職位,成為《南華早報》史上第一位女性總編輯。

在內容方面,《南華早報》在國外及港澳台地區頗具影響力,此前曾對美國國家安全局前僱員愛德華·史諾登(Edward Sworden)進行採訪報導。而阿里巴巴創始人馬雲自身,也曾因為在兩年前接受《南華早報》採訪時由於出言不慎招致輿論風波。

此次收購《南華早報》後,阿里巴巴的媒體版圖延伸到了香江。

馬雲將如何改造?來說幾個猜想

自阿里巴巴今年6月投資一財以來,越來越多的人樂於將馬雲與收購了《華盛頓郵報的》的亞馬遜CEO貝佐斯進行對標。如今阿里巴巴拿下收入不斷下滑的《南華早報》也的確實與兩年前貝佐斯接過《華盛頓郵報》的情景非常類似。

經過貝佐斯兩年的「改造」,《華盛頓郵報》在轉型數位 新聞方面成績顯著:今年10月,《華盛頓郵報》訪問量已達6690萬,擊敗《紐約時報》的6580萬,較去年同期成長近59%。

那麼和貝佐斯一樣同為電商出身的馬雲,會和前者用一樣的方式「改造」《南華早報》嗎?我們不妨來猜一猜:

改造內容與分發模式

阿里巴巴會對《南華早報》的數位 內容採取免費策略。這一點在蔡崇信於收購消息宣布後發出的致讀者信中已得到證明。蔡崇信在信中說:

「我們希望越來越多有需求的用戶,能夠更容易方便的讀到《南華早報》。秉持這樣的理念,在經過充分時間的準備後,我們會開放《南華早報》的網絡付費內容——讓大家能在網上和移動設備上隨時隨地免費讀到《南華早報》的報導。」

目前,《南華早報》已經設置了付費牆,App內訂閱為每月138港幣(約110元人民幣),全年為1,488港幣(約1190元人民幣),付費後在PC端也可以閱讀,但不少用戶在Apple Store中吐槽太貴了,而且付了費還有廣告。

若阿里巴巴借鑒貝佐斯的模式,對《南華早報》網頁版的內容採取免費策略,並將內容大量分發給大陸市場活躍的訂閱機構,一方面會給《南華早報》PC端和移動端帶來流量,另一方面,雖然《南華早報》在香港及海外華人中間有極大影響力,但其在內地的影響力與市場份額基本可以忽略不計,此舉可以迅速扭轉這種局面。阿里巴巴很可能在大陸建立《南華早報》新的內容平台和團隊,同時,也有可能與其它阿里巴巴版圖上的媒體打通,讓《南華早報》成為內容供應商,利用其在香港本地新聞和國際新聞方面的優勢,進行內容互補。

最重要的一點是,阿里巴巴之所以選擇這樣一份英文報紙,很可能是出於自己三大戰略之一的國際化戰略考慮。目前《南華早報》只覆蓋了大中華區和全亞洲,阿里巴巴有可能推動《南華早報》擺脫本地屬性,通過線上發行的方式讓其成為全球性的出版物——這也是貝佐斯加諸在《華盛頓郵報》上的成功經驗。

融合阿里巴巴的技術和數據

正如貝佐斯改造《華盛頓郵報》給我們留下的重要啟示:給予數位 業務主導權,脫離傳統業務的桎梏,阿里巴巴勢必會利用阿里巴巴在技術和數據方面的優勢,對《南華早報》增加在技術研發上的資金和人才的投入,從一切技術細節上,諸如優化設計加載代碼提升頁面加載速度,加快《南華早報》的數位 化。

《南華早報》在技術和銷售方面的團隊亦有可能和阿里巴巴或旗下公司打通。

新聞商品化

雖然內容免費,當正如貝佐斯的探索,新聞依然可以變現——通過捆綁銷售或提供付費服務來達到目的,結合技術提供與內容相關的服務和產品。具體是什麼樣的延伸服務和產品那就很難猜到了,但阿里巴巴做事,當然不能忘了和淘寶、天貓發生關係啊,若真有,未來《南華早報》的付費服務肯定會出現在淘寶或天貓上,而淘寶和天貓賣家的廣告也應該會出現在《南華早報》上,阿里巴巴可以以這種方式為後者貢獻更多的廣告收入,正如其對微博所做的那樣。

好了,熱鬧看過了,以上就是一個猜測,不一定對。大家週末愉快,晚安。

文章授權自虎嗅網

關鍵字: #阿里巴巴 #併購
往下滑看下一篇文章
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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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。

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