[沈雲驄] 對待小眾, 一定要真心
[沈雲驄] 對待小眾, 一定要真心

上個月美國體壇傳出一件運動史上規模最驚人的併購案,金額高達40億美元,直追雅虎交易案的規模,猜猜看,主角是誰?

如果你平常連拳擊比賽都覺得暴力,你一定無法忍受「終極格鬥冠軍賽」(Ultimate Fighting Championship,以下簡稱UFC)。

圖說明

圖片來自:Shutterstock,

這個誕生於1993年的格鬥節目,說有多暴力就有多暴力,主辦單位標榜不限武功派別,空手道、泰拳、詠春、拳擊都可以,混著用也沒關係。而且更重要的是「沒有規則」,基本上只要不咬人、不戳眼睛等太沒品的動作,管你出手多兇狠毒辣,都不會被裁判制止,只管把對手打到趴,就能贏得鉅額獎金。

不難想像,這麼殘暴的格鬥節目有多麼小眾。若非平常就是摔角、拳擊或武術的愛好者,大概沒幾秒鐘就不敢看下去了。所以這節目開辦後撐了七、八年,始終沒法賺錢。經營慘澹之下,2001年以200萬美元賣給了來自拉斯維加斯的兩位賭城少東──法蘭克與羅倫佐.法帝達(Frank and Lorenzo Fertita)兄弟。

當時買下UFC的這對兄弟,一度被人家笑死。一來,UFC沒賺錢就算了,還欠了一屁股債,送給人家恐怕都沒人敢要,哪值200萬美元?二來,這麼小眾的節目,要如何經營?先前已經有觀眾投訴,應該禁止這麼兇殘的格鬥,接下來要怎麼做下去?再加上,就在買下之後沒多久,美國爆發網路泡沫股大崩盤,經濟陷入低迷,害得法帝達兄弟這兩個冤大頭,又多砸了超過3千萬美元下去,有一度,外界甚至傳出UFC快要撐不下去了。

然而就在上個月,美國體壇傳出一件運動史上規模最驚人的併購案,主角不是ESPN等知名頻道,也不是哪支NBA或大聯盟勁旅,正是這個當年沒有人看好、小眾到不行的UFC。媒體集團WME-IMG決定以讓人瞠目結舌的40億美元──相當於近1,300億新台幣──天價,買下UFC。這筆交易金額,幾乎追上威訊(Verizon Communications Inc.)為了吃下雅虎所砸下的48億美元,也讓美國企業見識到「小眾,其實不小」的驚人威力。

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圖片來自:Shutterstock,攝影:Anton_Ivanov

過去,大家都知道小眾市場的確存在,也很想抓出小眾分一杯羹,但很少認真把小眾當作一門大生意經營。畢竟,小眾顧名思義就讓人覺得小,不容易創造一般大企業所需要的規模,尤其在運動媒體界,一般大眾口味的運動都經營得有聲有色,可以闔家共賞,還能衍生龐大周邊商品市場,像UFC這種小眾到不行的節目,要怎麼突圍而出,爭取到觀眾眼球,還願意掏腰包花錢?

可是看看UFC去年的表現,營收超過6億美元,稅前獲利也超過1,600萬,從2007年以來,平均年成長率接近15%,絲毫不遜其他主流的大眾節目。

UFC的成功,已經成了管理課堂上很有代表性的個案。其中,最讓人津津樂道的策略之一是:不假仙,既然要打,就要打真的。過去,最受歡迎的格鬥節目一是拳擊,二是摔角,但前者常被嫌規則太多,後者稍嫌演得太假,總之都讓格鬥愛好者不夠盡興。因此負責經營大任、也是法帝達兄弟老友的丹納.懷特(Dana White)堅持,要製作「真正的格鬥節目」,讓觀眾看到過癮才行。他相信,只有真正被滿足的粉絲,才會大方掏腰包。

圖說明

圖片來自:Shutterstock

UFC的策略之二是:不貪心,抓緊最核心的觀眾就好。其實在接手之初,法帝達兄弟原本也不是這樣想的。相反地,他們希望能跟HBO等這類知名的大頻道合作,好爭取更多觀眾,只是全吃了閉門羹,沒有一個主流的大頻道願意播出這麼暴力的節目,逼得他們只好改變策略,找較小的頻道合作。

沒想到,反而因此開啟了一個更大的商機。格鬥節目的核心族群,是18至34歲的男性,因此UFC找上了當時以男性節目為主的Spike TV合作,而且願意全部負擔每集節目約1千萬美元的製作費,交換條件是Spike TV必須把UFC安排在摔角節目的接近時段。這一招果然奏效,首播之後讓UFC一炮而紅,許多過去看摔角節目的觀眾,從此愛上了更真實的UFC格鬥賽。

不假仙也不貪心之外,UFC也是最早真心擁抱社群媒體的節目。與現在許多企業「不得不跟進」的態度不同,UFC打從一開始就知道,必須透過社群媒體與粉絲們搏感情,讓UFC的選手透過社群媒體,走進粉絲們的生活之中,讓粉絲們維持高度熱情,並主動邀請同好加入。

而同好,來自世界各地。今天,UFC攻下的還不只是美國市場,全球有近149個國家,用超過30種語言播出UFC的節目。據傳包括遠在中國的萬達集團王健林、騰訊馬化騰,一度都想競價搶下UFC,你說,小眾小不小?

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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。

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