[冒牌生]2016年台灣社群小編應該注意的3個新趨勢|數位時代 BusinessNext

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面對不斷變化的社群操作環境，你掌握要領了嗎？photo credit：Jason Howie@flickr (CC BY 2.0)

回顧2015年，社群網路圈變化多端，各大平台會員數此消彼長，在國外，Facebook維持王者地位、Instagram近期開放全球投放廣告功能、Twitter與Tumblr維持平盤並持續開拓海外據點、微信在大陸變成全民行動入口，無論是吃喝玩樂都能透過朋友圈、行動支付串聯在一起。

在台灣，民眾使用Facebook的習慣則從「發佈分享生活大小事」成為「接收新資訊的管道」。今年中本土手機直播平台《17》異軍突起，摒除會員情色資訊管理的是是非非，曾一度攻下美國iOS下載排行榜冠軍，也曾被Android、iOS兩大系統下架又恢復上架，《17》也在紛擾中逐漸站穩腳步。

2016年隨之將至，台灣究竟會有哪些社群新趨勢呢？網路上常有許多趨勢觀察文章，來源大多出自對岸的外電翻譯或歐美科技部落客，但文中的內容多為國外趨勢不見得適用台灣市場。此篇內容將針對台灣社群的在地狀況提出以下3點觀察，供各位社群小編參考：

影音內容將成為主流

由於4G行動網路逐漸普及，社群發展將從原本文字化、圖像化進化到另一個層次，在內容影音化後，那些觀看時間短、畫質不清晰、但具有高度病毒傳播效果的內容，將更大篇幅地進入眾人眼簾。無論嬰兒、小孩、寵物、搞笑、性感、惡搞等影音內容，將透過各大社群推波助瀾快速發酵，佔據網民閒暇時光。

另外，Facebook為了提升自家影音內容曝光度和商業性，大幅度降低其他影音平台（如YouTube）的觸及數和曝光度，目前也建立起更嚴謹的版權制度，禁止使用者在影像作品中使用有版權的音樂，保障各大音樂業者權益，提升影音服務品質。

「影音」已成為操作臉書的重要利具。photo credit：co-workx.nl

GIF檔讓互動變得多元

GIF檔效果比靜態圖片來得吸睛，檔案又比影片小得很多，具備著不佔空間，顯示起來較無負擔的特性。因此，網路上早有成千上萬的趣味GIF動畫資料圖庫。而原本各大社群平台只有Tumblr主打可以顯示GIF檔的服務，但在2015年Facebook不再讓Tumblr專美於前，正式開放顯示GIF檔案，且點選後會自動停止播放。

這項功能在台灣地區甫開放時，讓網友倍感新鮮、進而手癢轉發達到病毒行銷效果。許多腦筋動得快的Facebook使用者也透過此特性跟粉絲玩起「搓搓樂」、運勢測驗，把GIF檔當作全新互動模式，提升自家粉絲團觸及。這項運用也將是社群小編2016年必須學會操作的一大重點。

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有趣的GIF檔在臉書掀起轉發熱潮。photo credit：《馬卡Lulu就愛參一腳》臉書粉絲團截圖

 全民直播時代來臨
「頻寬夠了、速度快了，直播就發達了」。打從2014年開始各大直播平台就如雨後春筍般冒出，從本土的Livehouse、麥卡貝到大陸的RC、YY，再到專攻遊戲直播的Twitch，還有行動裝置的後起之秀《17》，這些服務讓「直播」不再遙不可及，使用者只需要一顆鏡頭，就能透過網路直接傳播他的全世界。

可是各大直播平台如今要克服的已經不再是「技術」，而是自家直播內容到底有沒有人看，能不能得到即時互動？如果用戶只是單純對鏡頭講話，得不到網友即時回應，直播樂趣將降低，淪為嘗鮮幾次就不會再用的短效性服務。

2015年底，Facebook也挾著龐大的用戶優勢加入直播戰場，將原本只提供給「名人」的直播服務，擴散到全民皆可使用的程度。

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以往只給藍勾勾用戶的「直播」專利將開放給一般臉書使用者。photo credit：冒牌生（楊立澔）截圖

曾經有朋友問：「直播」雖然新鮮，可是平凡人如他，到底有誰想看他的直播？

其實，直播勝在一個「爽」字，真正從頭看到尾的使用者微乎其微，彼此追求的就是一種即時互動參與感，把原本可能是一對一的視訊對話、變成一對多的直播服務。再加上Facebook最初設計就是以好友圈的人際脈絡為出發點，因此使用者黏著度高，不像其他直播平台必須擔心「有直播內容卻沒觀眾」的窘況。社群經營者現在更該思考的，是如何透過目前略為陽春的直播服務、持續提供使用者更精彩有趣的內容才是。

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社群行銷的操作法則每人都想知道。photo credit：blogspot.com (CC BY 2.0)

2015年即將結束，面對2016年的到來，社群操作的眾家好手，你們都準備好了嗎？如何創造話題、培養讀者，並透過上述3大社群新趨勢，精準掌握後續社群脈動，除了思考邏輯從過去「圖文傳播式」轉化成「影像傳播式」，持續發揮、創造更多精彩內容，試出更具效果的溝通模式，以觸及無以數計的受眾為目標，這才是社群小編們永遠不能忘記的功課。

撰文 / 冒牌生
整理 / 陳怡杰（給力行銷）

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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。