媒體營收救星來了?「新聞界 iTunes」Blendle 登陸美國
媒體營收救星來了?「新聞界 iTunes」Blendle 登陸美國

在社群平台與新媒體的夾擊下,傳統媒體深陷營收泥沼,大部分內容在網路上幾乎免費大放送,只能靠著廣告勉強支撐營收,然而廣告封鎖軟體又讓困境雪上加霜。如何在數位環境下維持營收,對媒體而言仍是難解的謎題。

新聞界 iTunes,單篇付費模式在歐洲吸 65 萬使用者

來自荷蘭的 Blendle,借鏡 iTunes 模式,「打包」眾多媒體的內容,讓讀者得以挑選有興趣的文章,單篇付費。2014 年成立至今,已於荷蘭與德國累積 65 萬訂戶,並獲得《紐約時報》與德國出版大亨 Axel Springer 共 300 萬歐元資金。近日 Blendle 宣佈將從歐陸跨到美國,挑戰世界上最龐大的英語市場。

目前 Blendle 在美國已與《華盛頓郵報》、《紐約時報》、《經濟學人》、《華爾街日報》等 20 家媒體合作,這些媒體的共通點是高品質的報導與分析,且多設有「付費牆」,亦即每月提供數篇免費文章之後,讀者便需要付錢訂閱方能看到所有內容。

但若讀者使用 Blendle 的網站或 app 閱讀新聞,就不用為了看一篇文章訂閱整個報刊,也無需在各家媒體跳轉,只要在同一介面透過搜尋或者利用推薦機制,針對特定文章付錢就好,而且享有零廣告的閱讀環境。報紙文章價格約為 19 - 39 美分(約合新台幣 6 - 12 元)、雜誌則是 9 - 49 美分(約合新台幣 3 - 16 元),由各家媒體自行設定價格,媒體可以獲得營收的七成。若讀者不滿意文章可以選擇原因(如太短或不符預期)要求即時退費。

根據荷蘭與德國的經驗,Blendle 創辦人 Alexander Klöpping 表示,平均退費率只有 10%,但如果明顯是「騙點擊廢文」如八卦或清單體(listicle),退費率便會飆升到 50%,「這有助於敦促媒體出版更有品質的內容」。

歐陸的成功模式,美國讀者買單嗎?

相較德國與荷蘭人口相加不到 1 億,美國 3.19 億人口,市場儘管相當龐大,但文化與歐陸十分不同。哈佛尼曼新聞實驗室指出,比起美國,歐洲媒體更流行建立付費牆,因此單篇付費模式對讀者自然頗有吸引力。相對的,免費的英文內容簡直取之不盡。蘋果與 FBI 對抗的事件即使被《紐約時報》鎖在牆內,也有許多其他選擇,而且不用花錢。Blendle 征戰美國市場,依然得先解決那個殘酷的老問題,「讀者願意為內容付錢嗎?」


Blenld 團隊。photo credit: Blendle on Medium

Blenle 在美國預計先行開放 10,000 人免費試用。Alexander Klöpping 指出,他們將特別側重「發現」功能,去除雜音,推送優質的內容,並有信心良好的使用體驗足以留客,「這個 app 讓你浸淫在優質的內容裡面,你不會想要特地跳出,用 Google 搜尋標題,只為了免費獲得內容。」

Blenle 在荷蘭有專門的編輯精挑細選推薦文章,讀者也能追蹤特定媒體,未來 Blendle 也計畫直接串接媒體原有的付費牆。

微支付會是媒體的解藥嗎?

《君子雜誌》、《GQ》都曾嘗試過單篇收費的「微支付」模式。Blendle 這種第三方平台儘管簡化支付流程與閱讀環境,但也可能對媒體的獨立性造成危害。美國哥倫比亞大學商學院教授 Rita McGrath 憂心,如果某種類型的文章特別受到歡迎,那麼很有可能左右 Blendle 編輯推薦新聞的判斷,又或者媒體在編採策略上也會逐漸以熱門程度為依歸。「網友會為了敘利亞難民報導付費嗎?會為了兒童施虐而付費嗎?」

長期研究媒體「微支付」的明尼蘇達大學教授 Andrew Odlyzko 則提出更尖銳的看法:「真正獨特的文章是很稀有的」,亦即,當付費與免費的文章水準並無太大差異時,如何說服使用者花錢顯然更加艱難。

然而,在數位世代掙扎求生、泅泳於社群網站中的媒體,Blendle 至少帶來一絲實質的希望,能夠說服多少讀者心甘情願為高品質內容付出少許代價,對大多數媒體來說,這是一場值得一試的實驗,「而且不會比現況更糟了」,Wired 雜誌這麼形容。

iTunes 的成功是不是能夠複製到新聞媒體?鑑於最近美國唱片協會報告稱,去年美國串流音樂收入首次超越了音樂下載收入,Blendle 是否會演化出「付費吃到飽」模式,也值得觀察。如果這套模式搬來台灣,您願意花多少錢購買一篇文章呢?又或者我們應該先問,您願意花錢看新聞嗎?

資料來源:

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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。

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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。

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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/

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