「那時我太相信美國經驗了。」LiTV創辦人錢大衛的創業反思
「那時我太相信美國經驗了。」LiTV創辦人錢大衛的創業反思
2017.02.13 | 人物

隨著國際串流影音龍頭Netflix進軍台灣,過去一整年,OTT都是熱門討論焦點。不過,早在這之前,一位技術/媒體混血人早已默默在台紮根多年。他,就是LiTV創辦人暨董事長錢大衛。

台大電機系、UCLA電機碩士,若論專業背景,錢大衛和影視根本扯不上一點關係。然而,現在的他,卻帶領台、美兩地團隊,打造出線上影音王國。根據最新數據,LiTV每月有600萬不重複使用者、App下載量超過250萬次,平台上除了有將近100個國內外電視頻道,隨選影片總時長也突破2.5萬小時。美商矽成創辦人韓光宇、聯電榮譽副董事長宣明智、龍笛服飾家族、台灣文創一號等都看好錢大衛的能力,投資LiTV。

但有趣的是,錢大衛說,自己會踏入媒體產業,其實在意料之外。

錢大衛很早就赴美發展。職涯初始,他就對未來的藍圖很清楚。「我一開始就布好了!」他說,自己雖然對IC設計有興趣,但是最初卻選擇在半導體公司擔任產品工程師。「產品工程師管所有的設計和生產流程,今天產品有問題,就要來分析。我沒有碰設計,也不做生產,但是我都看到了。這是什麼?這就是基礎。半導體行業的製造、流程、包裝,我都接觸到了。」

十個月後,他認為自己已經掌握到整體流程,於是便轉到IC設計。「後來我發現,IC真的很辛苦,毛利那麼低。我在美國幾萬人的大公司,待了五年,有四年在裁員。這種行業怎麼能待那麼久?我就跳!跳到做workstation(工作站)的公司,就是視算科技(SGI)。」

從這個時間點開始,錢大衛慢慢和影視產業越走越近。「那時候我接了一個部門。老闆跟我說:『大衛,東西給你選,你要做什麼?』我看其他都有人負責,所以我選了一個沒有人負責的,那個就叫做multimedia(多媒體)。」他笑:「所以我剛開始是不得已的。」

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LiTV董事長錢大衛
圖/ 攝影/侯俊偉

把技術人和媒體人擺在一起,產品就會不一樣

接下多媒體部門,讓錢大衛的人生開啟了另一扇窗。1980年代起,好萊塢紛紛導入工作站以協助電影製作。「阿諾演的《魔鬼終結者》,第一集他騎著摩托車從空中跳下來,」錢大衛左手比劃著,「那個鏡頭實際上是吊鋼絲,這一幕拍完之後,就是拿我們SGI的工作站把鋼絲修掉。」到後來,電影製作發行公司夢工廠也和視算科技合資成立Silicon Studio,共同打造特效電影。

這次合作,不只將視算科技正式帶入媒體產業,也讓錢大衛這個血統純正的技術人體驗到媒體的魅力。「每天只做技術、只做硬體,不好玩!」他輕敲了一下桌面。

1998年,錢大衛加入電視節目數位硬碟錄影機TiVo公司,負責產品和技術研發。後來推出的產品TiVo,可以讓使用者把有線電視或衛星電視的節目錄下來,自行選擇收看時間,廣受美國消費者喜愛。「早年穿TiVo的制服去坐飛機,別人都很羨慕,因為大家都在用。」他笑著回憶。

「在TiVo的時候,我們就知道,不能只做技術,也不能只有媒體,我們是把技術跟媒體合在一起。所以公司裡有媒體人也有技術人,然後這兩種人擺在一起,老實講水火不容,性格完全不同。但是透過管理,讓他們產生火花,產品就會不一樣。」他說,「SGI這樣做,TiVo這樣做,LiTV也是這樣做。」

把媒體人和技術人擺在一起,老實講水火不容,性格完全不同。但是透過管理,讓他們產生火花,產品就會不一樣。

從挫敗中學經驗:文化講求在地性

談起過去,錢大衛眼睛發亮、滔滔不絕。不過他也坦承,當初將TiVo引進台灣時,其實曾嘗過挫折滋味。

2005年,錢大衛從美國返台,擔任TiVo投資的替您錄公司(TGC)董事長,並負責TiVo在亞洲的業務拓展。不過由於當時太相信美國經驗,忽略在地化的重要,因此發展不順利。「我後來發現,本土化非常重要。」

「美國公司都是一樣的思維,Netflix也是這樣。」錢大衛認為,Netflix進來台灣,對OTT整體發展是好事一樁,因為Netflix國際聲量高,可以帶動消費者意識。不過,內容在地化不足的確是發展劣勢。而他自己,就是從TiVo的挫敗學會這一課。

「我在美國太久了,所以剛進來的時候覺得,美國的東西大家都會要、美國的作法一定是OK的,太簡單了嘛!沒有,localize很重要。」

他指出,TiVo在美國的作法是賣機器,而消費者每月要另外付10幾塊美元的服務費。剛回台灣時,他認為在台灣也可比照美國的商業模式,不過擔心原本價格太高,因此將服務費降為每月199台幣。

「我們想說,199應該還好嘛!星巴克一杯都要一百多塊。結果一賣以後發現,消費者對於那個一百多塊,再便宜都有issue。他們會想:『為什麼我每個月要付錢?』我們後來有調整,消費者只要買硬體,服務就包進去了,但是就太晚了。」他反省說:「這就是對台灣消費者的習慣沒有深入了解、深入配合,做出來的東西就不會是最好的。」

有了上一段經驗,錢大衛在打造LiTV時特別小心,價格和內容都盡量貼近廣大消費者需求。「想看豬哥亮,就給你豬哥亮。想看電影,就有電影。想看劇,就有劇。所以我們東西越來越多。」

對台灣消費者的習慣沒有深入了解、深入配合,做出來的東西就不會是最好的。

在各家業者紛紛進入後,台灣OTT市場看似熱鬧擁擠。不過,錢大衛認為,成長空間還很大。因為,即使經過去年一整年的喧囂,OTT使用者依然以25到45歲網路族群為主,年紀較長的使用者還是沒建立起習慣。「像這種新的生活型態,通常需要好幾年才能轉變。比如說iPhone在2007年出來,真正熱了還是好幾年以後。」他氣定神閒說:「不過,OTT會很快!」

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

全方位零售整合專家 SHOPLINE 於 9 月舉辦「AI-Verse Day 2026」年度大會,以「Where AI Meets Commerce」為主軸,邀集零售與科技業者,從流量獲取、數據應用到會員經營,探討 AI 落地零售場景的實戰路徑。服務全球累計逾 70 萬品牌的 SHOPLINE,也在會中宣布邁向 AI in Retail,推出官方 MCP(Model Context Protocol),進一步串聯零售數據與 AI 應用,協助品牌掌握新興 AI 流量入口,為下一階段的智慧零售布局做好準備。

SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
圖/ 數位時代

精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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