人氣交友App大比拚!蒙面用戶現身說法
人氣交友App大比拚!蒙面用戶現身說法
2016.03.18 | 創業

交友服務一向競爭激烈,除了Tinder之外,其他App也各有擁護者。現在,我們挑選出七款近期最受關注的交友App,不只為你評比產品優劣,還找來匿名使用者現身說法,看看這些App如何影響他們的生活。

圖說明

iPair

  • 推出時間:2012年
  • 成績:不分裝置的總量超過400萬次,配對量不對外公開。
  • 特色:加值服務訂閱制/需填寫較多個人資料,也可分享照片、心情/可用Facebook帳號登入/支援繁中、簡中、英、日等多國語系

33歲,男,軟體工程師
我從兩年半前開始用,當初就是為了找交往對象。會選iPair是因為感覺滿多人用,好像比較容易遇到欣賞的女生。我聊過的應該超過十個,後來有和兩個女生碰面,其中一個是我現在的女朋友。開始交往之後,我們有互相約束不要再用App。

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派愛族

  • 推出時間:2014年2月在台推出
  • 成績:台灣累計會員數超過100萬人,累計配對量超過120萬組。
  • 特色:訂閱制,女性用戶免費/個人資料詳盡,還有額外進階資訊/可用Facebook帳號登入,朋友數十人以上才能註冊

29歲,女,自由業
這裡比較多認真工作的上班族,願意花心思認識女生。我從去年開始用,有跟一個外型不錯的對象見面,也嘗試交往。但是觀念相差太大,對方情緒不穩定,稍有不悅就以生命要脅。

(延伸閱讀:台灣營收直逼Line!新加坡Paktor 交友App,獲印尼最大媒體集團投資,全力進軍全亞洲!

圖說明

OkCupid

  • 推出時間:2004年
  • 成績:活躍用戶數達350萬人(2010年數據)。
  • 特色:加值服務訂閱制/個人資料詳盡,除了詢問性傾向,還可填喜歡的電影、音樂、書籍,也能連結Instagram/尚未推出中文版

23歲,女,學生
有一個很好玩的地方是系統有題庫,會隨機問你問題,比如說「你抽菸嗎」、「你晚睡嗎」、「你是活潑的人嗎」。答完之後會提高你的配對率,讓你找到性格、喜好跟背景相似的人,算是有比較嚴密篩選。但是這裡比較多年紀大的和宅的,我後來就沒用了。

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Paktor

  • 推出時間:2013年
  • 成績:台灣下載量約200萬人,全亞洲累積配對量超過4千萬。
  • 特色:可購買會員或單獨購買加值產品/具備自動翻譯功能/Facebook朋友數50人以上才能註冊

30歲,女,上班族
你可以選年齡範圍跟現在距離你的遠近,喜歡就往右滑,不喜歡就往左滑,互相match才可以聊天。這樣保障女生安全是不錯,但是好像有付錢,男生又可以敲有興趣的,這有點爛。它是連結FB,不過會避開FB上面的好友以免尷尬,這還不錯。

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Beetalk

  • 推出時間:2014年4月在台推出
  • 成績:台灣下載量達200萬人次(2014年5月數據)。
  • 特色:登入時需認證手機號碼/不需填寫過多個人資料/對話框有「悄悄話」模式,讀完後會自動消失。

31歲,男,服務業
很少女生想加男生,就算加了也不會聊。這裡很多男人想找一夜情,但我不是,那是年輕人玩的,我基本上是來跟朋友聊天。沒什麼認識到女生,倒是有女生主動加我,結果是直銷。我覺得這裡或是別的地方的女生啊,有的不錯個性好,但有的就很難搞,反正都是有好有壞。

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Grindr

  • 推出時間:2009年
  • 成績:註冊用戶超過1,050萬人,日活躍用戶已經超過200萬人。
  • 特色:有付費版和免費版/需用email建立帳戶/需填寫個人資料,包括身高、體重、種族、類型

30歲,男,學生
用App的原因很多,找交往對象、朋友、一夜情都有,畢竟同志在生活圈中很難認識新面孔。Grindr介面簡潔,但就是比較沒有其他功能。最難忘的經驗是對方和照片差太多,抱著交朋友的心態吃了一頓飯,對方卻一直暗示去開房間,婉拒回家後就發現被封鎖了。

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Skout

  • 推出時間:2007年
  • 成績:每月平均增加150萬位新使用者(2013年數據)。
  • 特色:有付費版和免費版,免費版本內也可購買加值服務/可以分享照片和心情/可用Facebook帳號登入

30歲,女,服務業
介面和Tinder很像,但有一個很討厭的是,你往左滑不代表不like對方,一定要按到叉。而且免費版超容易按到廣告。不過你一邊聊天,會一邊看到上面一直出現「某某人看過你的資料」,這個好像可以滿足女生的虛榮心吧。但話說回來,上面的男生大概也是亂槍打鳥。

這些小眾App也很好玩

 LesPark
特色:女同志交友。有多道認證關卡,包括性別認證、語音認證、影片認證、身分認證,通過認證後可以開啟更多權限。

 Tastebuds
特色:音樂同好交友。先選擇自己喜歡的音樂類型,例如另類搖滾、古典、流行等,再由系統推薦朋友。目前只有iOS版本。

 Grouper
特色:三對三團體交友。填入個人資訊,並選擇自己欣賞的類型後,系統會推薦適合人選,避免與陌生人一對一約會的尷尬。

 Twindog
特色:愛狗人交友。使用方法和Tinder一樣,只是上面的照片全是毛孩子!不只能夠幫愛犬找朋友,飼主也能找到同是愛狗人的朋友。

介面截圖/iPair.派愛族.OkCupid.Paktor.Beetalk.Skout.Grindr

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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。

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