[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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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。」

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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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