四年拿下7,400萬日活躍用戶,今日頭條已經準備跨入全球市場
四年拿下7,400萬日活躍用戶,今日頭條已經準備跨入全球市場

如果有兩家你一定要關心的快速成長中國新創,非今日頭條和滴滴莫屬。今日頭條可以說是全世界最大的新聞媒體資訊App,擁有7400萬日活躍用戶、1.38億月活躍用戶,而且它保持獨立經營,直接與中國網路巨頭BAT競爭,而未被併購。

但它不認為自己是媒體,自詡是科技公司,用人工智慧機器學習做出個人化推薦,號稱比你更懂你想看的內容是什麼,也的確在中國捲起一陣旋風。

創辦人張一鳴才33歲,跟Facebook創辦人佐克伯年紀相仿,也同樣做資訊聚合,所以被中國媒體喻為「中國的佐克伯」!

四年來成長飛快

剛上任的今日頭條國際業務運營總裁Josh Liu,在Infinity Venture Summit公開演講,他說,「這是訊息找人的時代!已經不再是人找訊息了。」假設有1千萬人口,每個人接觸的訊息源就超過1萬,利用手機的碎片化時間,也讓訊息的個人化推薦成為剛需。

Josh Liu分享今日頭條最新的數據,每天使用者使用今日頭條App達76分鐘,黏著度非常高。此外,每天有13億篇文章被閱讀、15億影音被觀看、30萬頭條號作者每天在平台上發布15萬篇文章及影音、1萬個媒體合作夥伴提供好的合作內容。

Infinity Venture Partners Summit今日頭條數據。郭芝榕攝影.jpg
今日頭條日活躍用戶數達7400萬,黏著度很高。
圖/ 攝影/郭芝榕

他說,頭條是得到知識和資訊的地方,新聞只占5至10%。「人們在找頭條不只是來看新聞,也會看其他類型的資訊和影音!」

Infinity Venture Partners Summit今日頭條里程碑。郭芝榕攝影.jpg
今日頭條里程碑,2014年已經變現,兩年來都沒有新的募資。
圖/ 攝影/郭芝榕

個人化推薦怎麼做?

今日頭條沒有任何主編在選取新聞,他們用「主編的群體智慧」,將各大媒體的頭條、重要及熱門新聞也加進演算法指標中,若是各大媒體主編都認為重要的新聞,自然會被今日頭條的使用者看見。

對他們來說,機器恐怕比人還重要,而為了要做到個人化推薦,今日頭條的確做得很極致。目前總員工2,500名,工程師有1,500個,其中800位工程師聚焦在演算法、資料分析,相當驚人!

Infinity Venture Parters Summit今日頭條個人化推薦的數據。郭芝榕攝影.
今日頭條個人化推薦的數據。
圖/ 攝影/郭芝榕

個人化推薦來自幾百個使用者不同的面向和使用者會感興趣的圖像模型,這背後奠基於資料。今日頭條即時更新使用者圖像,每天約更新300次程式碼。

要運作這麼龐大的資料,今日頭條一共擁有2萬伺服器,用公有雲和自己的建造的伺服器混合使用,每天有14億request(程式的請求)。每天要處理的資料更高達4.7PB,光使用者圖像資料就有140TB。

Infinity Venture Parters Summit今日頭條演算法運作方式。郭芝榕攝影.j
今日頭條的核心競爭力是人工智慧演算法,才能做到個人化推薦。
圖/ 攝影/郭芝榕

今日頭條如何掌握使用者連自己都捉摸不透的興趣?Josh Liu舉其中一個協同過濾算法為例,可以同時做到個性化和「泛化」。今日頭條每天推送4千條訊息,但對每個個人只會推送4至5條訊息。

除了使用者的興趣之外,也會保留興趣探索的空間。一開始會先學習使用者喜歡看的內容,從使用者裝置、年齡、有興趣的內容等資料歸類使用者,把特徵做泛化,找出具有類似特徵用戶會喜歡的內容,推送給這個使用者,再用點擊率和閱讀時間長短等指標測試使用者是否喜歡。

主要商業模式:原生廣告

目前今日頭條的年收入約為10億美元(約60億人民幣),原生廣告是它最主要的商業模式,他們認為廣告也是訊息的一種,好的廣告也必須有好的點擊率,才不會干擾使用者閱讀的體驗,所以今日頭條並不是全盤接收所有廣告。

除了原生廣告之外,今日頭條也剛嘗試做電商導購,對使用者推薦適合的商品。Josh Liu說,「重點在深,不在多!這麼多商業模式不是不能做,而是同時做太多會分散心力。」

今日頭條所打造的平台是為了讓年輕創作者得以生存,過去平台和媒體皆用編輯思維,但只要編輯不選你的文章,有些文章就沒有機會被看到。

另外,今日頭條還提供千人萬元計畫,從2015年11月開始,每個月固定提供給1千個創作者約1萬人民幣的廣告分潤。此外,據悉,今日頭條預計將年收入的15%左右分潤給內容創作者。

今日頭條快速擴張海外市場

今日頭條國際化團隊目前正式員工加實習生約有100人。2017年預計擴張全球市場,初期鎖定加拿大、美國、巴西、英國、東南亞和日本等等市場,目前在美國有三個辦公室,正在籌備日本辦公室,也預計在新加坡設立辦公室。

Infinity Venture Parters Summit今日頭條2017擴張全球市場。郭芝榕攝
今日頭條2017擴張全球市場。
圖/ 攝影/郭芝榕

Josh Liu指出,目前還在調整產品,希望2017年第一季可以達到好的品質,才會決定是否進入更多市場。

為什麼今日頭條要跨出海外?

Josh Liu說,人工智慧代表全新訊息發現和分發的模式,在中國最複雜的市場上,已經充分證明,這個新的模式可以幫使用者得到他想要的內容。

此外,對中國網路公司來說,一方面因為這是人工智慧大規模爆發的時代,另一方面是因為以GDP來說,中國現在是第二大國,未來預計會超過美國。再加上目前中國智慧型手機用戶增長已有飽和的趨勢,所以中國網路公司往海外走是勢在必行,連今日頭條都不例外。

Infinity Venture Parters Summit今日頭條用TopBuzz擴張海外市場。
今日頭條用TopBuzz擴張海外市場。
圖/ 攝影/郭芝榕

今日頭條在2016年就已經在美國、日本和巴西發布海外版今日頭條「TopBuzz」及「TopBuzz Video」。試水溫三個月,今日頭條在海外的日活躍用戶接近百萬。

至於布局海外的策略,今日頭條會用共同合作、自己做或是併購等三種方式來進入市場,像印尼、印度市場,就會透過今日頭條已投資的公司擴張海外市場,開放今日頭條人工智慧演算法的API,讓在地公司推廣。

今日頭條把同樣的模式複製到全球市場,但日本市場很獨特,有很強的新聞聚合App在地競爭者諸如SmartNews和Gunosy等等,所以今日頭條選擇用影音產品「TopBuzz Video」切入市場,才能讓自己移動得更快,現階段積極與日本內容提供商談授權合作,希望取得好的內容。

布局海外,今日頭條看準廣告市場仍然很龐大,在全球一樣要用廣告來變現,到底這個顛覆性的模式到底能不能帶著人工智慧席捲全球市場,成為獨霸全球的資訊平台呢?接下來令人期待。

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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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