iPhone的一百萬台與二百美元
iPhone的一百萬台與二百美元
2007.09.12 |

第74天,蘋果iPhone達到銷售第一百萬台的里程碑,比原先預定的9月底目標提早達陣,蘋果的明星商品iPod當初則花了兩年才達到100萬台銷售,雖然蘋果不願正面回應,不過市場已議論紛紛,認為賈伯斯(Steve Jobs)前幾天備受爭議的降價策略,讓iPhone更平易近人,為衝刺銷量的最大功臣。

 iPhone在6月29日在美國首度上市,當時喊出一年內達千萬台的目標,不過由於iPhone無法支援3G而且還需與AT&T綁約,再加上499與599美元的價格屬貴族等級,有分析師提出,恐怕只有蘋果迷會捧場,擔心無法吸引廣大消費族群掏腰包。

9月6日蘋果推出與iPhone十分類似的iPod Touch時(外型、觸控功能幾乎雷同,只差無法打電話),賈伯斯順便送了一個大禮,宣布iPhone各降價200美元,撇開惹毛當時不顧排隊辛苦以「原價」搶貨的iPhone迷,賈伯斯一宣布降價,不到週,100萬台銷售的目標立即達成,不過蘋果也證實,100萬台並非實際銷量,為iPhone出貨到各銷售點的量。

美國一年一度耶誕消費旺季年底即將到來,賈伯斯透過降價應對,希望成為美國人今年耶誕的當紅禮物,不過蘋果的降價策略,似乎也有失算之處,低估第一波購買的消費者跳腳反應,惹了蘋果迷生氣後,才又塞了一顆每人100美元商品折價券的糖,還只限在AT&T、Apple store等管道購買的消費者。 不僅蘋果迷不領情,評論家也不留情批判,出現「蘋果高層大概看太多經濟學書、研讀太少心理學」反諷,也有人對蘋果在一向擅長的市場行銷跌跤感到驚訝。

 iPhone降價風波也意外引起一番「漲價、降價」哲學,橘子經濟學作者Steven Levitt提出不少有趣觀點,包括高價商品降價應微幅而非一次性陡降,100美元抵用卷其實對蘋果傷害不大(使用率可能很低),蘋果為何不乾脆送出200美元的折價券?應可大大降低蘋果迷的憤怒。

也有人提出,iPhone若要擴大潛在購買族群,當初直接以399美元定價銷售不就好了?Levitt則表示,若站在蘋果獲利角度,蘋果當初的高價定價策略是沒錯的,兩個月就賣出100萬台就多賺2億美元,之後的折價券傷害不大,因為100美元折價券反正終究還是買蘋果商品,遑論許多人根本不會用。不管如何,iPhone從上市前、上市、降價到破百萬台,成功吸引鎂光燈焦點,也讓賈伯斯學了一課降價學。(撰文=何旭如、編輯=何宛芳)

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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