繼Facebook之後科技史上最大規模IPO!Snap確定發行價,估值近240億美元
繼Facebook之後科技史上最大規模IPO!Snap確定發行價,估值近240億美元

當美國的青少年用Snapchat發著各種閱後即焚的消息時,他們的父母可能對Snap的股票更感興趣。美國當地時間3月2日,Snap將於紐約證券交易所掛牌上市,按照每股17美元的發行價計算,加上斯皮格爾的「CEO獎」等期權,Snap對應的市值接近240億美元,已經遠超114.9億的Twitter,這也將是2012年Facebook之後科技史上最大規模的IPO。

因「小黃圖」走紅、拒絕Facebook收購、以眼鏡引發搶購熱潮、零投票權股票上市⋯⋯這家成立不到6年的公司,到底是怎樣的存在?

用戶:從1,000到1,000萬

Snapchat最初只是其創辦人斯皮格爾在在史丹佛大學讀書時的一個課堂作業。2011年4月,斯皮格爾在課堂上向同學們展示了該應用的原型。

「所有人都說『這是一個糟糕的想法』」,斯皮格爾事後回憶道,「他們說這玩意兒不會有人用的,如果有,那也是用來發送色情訊息。」

Snapchat的前身 Picaboo。
圖/ 愛范兒

同年7月,斯皮格爾與好友墨菲(Murphy)和布朗將這個「糟糕的想法」變成了現實,一款主打照片閱後即焚的應用Picaboo出現在蘋果App Store。

兩個月後,Snap公司宣告成立,Picaboo更名為Snapchat。

上線之初,Snapchat並未引起外界的關注,很長時間裡甚至連1,000個用戶都不到。然而,儘管彼時Facebook依然是美國人最常用的社交網路,但千禧一代卻正在逃離這個充滿父輩氣息的社交巨頭,Snapchat閱後即焚的特點恰好滿足了這些年輕人解放自我的需求,這款App逐漸在校園中流行開來。

不過,當時的Snapchat的確如斯皮格爾的同學們所預測的那樣,成為了發送小黃圖的工具,但也由此帶來了龐大的用戶群,上線僅一年多,Snapchat活躍用戶已達1,000萬,分享的照片超過1.1億。

2013年,Snapchat推出了另一重量級功能「Stories」(故事分享),用戶可以將快照分享至Stories供關注者查看,內容保留24小時。這一功能不僅受到普通用戶追捧,眾多名人也將其作為展現自己、與粉絲分享故事的窗口。

到了2014年,全美18歲的年輕人中,使用Snapchat的比例已達40%,此時的Snapchat儼然已成為美國年輕人,尤其是95後們的樂土。

兩拒Facebook

高速成長的Snapchat引起了Facebook的注意,後者在2013年到2014年期間曾兩次報價試圖收購Snapchat,第一次為10億美元,第二次甚至高達30億美元,然而傲嬌的Snapchat兩次都說了「不」,雙方的恩怨情仇也就此拉開大幕。

當時不少人都認為斯皮格爾一定是瘋了,但斯皮格爾顯然有更大的抱負。

如果你選擇了出售,你會立刻發現那並不是你真正想做的事。而如果你選擇了拒絕,或許你會開始一段頗有意義的旅程。

2015年,斯皮格爾在南加州大學馬歇爾商學院的畢業演講上說出了這樣一段「雞湯」味十足的話,彼時Snapchat的估值已達150億美元,是收購價的5倍。

收購被拒後,Facebook開始了對Snapchap孜孜不倦的「模仿」之路,比如上線功能幾乎與Snapchat相仿的Slingshot(彈弓)應用,也曾在Facebook Messenger中測試過閱後即焚功能,前不久旗下的Instagram推出的Instagram Stories更是從名字到功能都與Snap Stories如出一轍。儘管做了這麼多努力,但Facebook依然無法撼動Snapchat在年輕人中的地位。

與此同時,Snapchat進入了高速發展期:

  • 2014 年 10 月,推出第一個付費廣告
  • 2014 年 12 月,融資 4.85 億美元,估值達 100 億美元
  • 2015 年 5 月,日活躍用戶達到 1000 萬,每日發送快照 4 億張
  • 2015 年 6 月,麥當勞、通用電氣、Ted 成為首批地理濾鏡的廣告商
  • 2015 年 12 月,18-29 歲的美國人中有 36% 擁有 Snapchat 帳號
  • 2016 年 5 月,完成 F 輪融資 18 億美元,估值約 200 億美元
  • 2016 年 9 月,日活躍用戶達 1.5 億

雖然外界一直將Snapchat與Instagram、Facebook等社交網絡進行比較,但Snapchat更喜歡將自己比作新形式的電視。隨著內容頻道Discover和支付功能Snapcash的加入,如今的Snapchat的確已不再是一個單純的通訊應用。

圖/ 愛范兒

在2016年更名為Snap Inc.之後,該公司明確了自己「相機公司」的定位,Spectacles的火紅也證明了Snap在這一領域的潛力。

依靠廣告的變現方式過於單一

目前Snap日活躍用戶數已達到1.5億,龐大的年輕用戶數讓 Snapchat成為了廣告商的寵兒。自2014年電影《碟仙》(Quija)成為Snapchat上第一個付費廣告以來,廣告業務已經成為了該公司最主要的營收來源,達到了全年營收的95%以上。

在廣告投放形式上,Snap 也是各種花樣翻新:短片廣告、擴增實境動畫Lenses、Geofilters濾鏡、Discover頻道、「現場故事」(Live Stories)等,垂直化和影片化是Snapchat上廣告的特色,而藉助濾鏡、Lenses等形式,又能讓廣告商以更為自然的方式與用戶互動,這是Snap在廣告行銷上的過人之處。內部數據顯示,Snapchat上的影片廣告觸發的點擊要比其他平台高5倍。

圖/ 愛范兒

除了廣告投放,Snap也在嘗試其他獲利模式:付費重播功能——0.99美元可購買3次重複播放快照的機會,此舉也引發大量反對之聲;試水電商——在Discover推出蘭蒄第一個可直接在平台內支付的廣告;鏡頭商店(Lens Store)——提供付費鏡頭服務;硬體——智慧眼鏡Spectacles。不過與廣告業務相比,這些只能算是小打小鬧。

不過,儘管廣告收入逐年上漲,但要支撐起200多億美元的估值,Snap顯然還要開拓更多營收渠道。

Snap上市後,誰是最大贏家?

隨著這輪大規模的IPO完成,斯皮格爾和墨菲的身價均達到了40 億美元,躋身超級富豪行列,投資Snap的VC們也終於可以成功退出,兌換這張價值不菲的彩票。

Snap的股權分配情況。
圖/ 愛范兒

按照Snap 200億美元的估值計算,Benchmark Capital和Lightspeed作為Snap第一、二大投資機構股東,將分別獲得26億和10億美元,前者的投資回報率高達25倍。

另外,騰訊阿里也能在Snap的這次IPO分一杯羹。騰訊參投了Snap的B輪融資,阿里則在E輪領投了2億美元,當時Snap的估值已經有150億美元。因此,騰訊和阿里在這次IPO取得的收益並不高,當然他們也不會在乎這點錢。

有趣的是,從索尼當年被駭洩露的一封郵件中可知,騰訊當年曾有意領投領投接下來的C輪,並有可能成為Snap的戰略投資者,但斯皮格爾提出的40億美元估值讓騰訊無法接受。

上市並非萬事大吉

各方都沉浸在Snap IPO的喜悅中,但最終他們可以從中拿到多少,還取決於Snap接下來的表現。值得注意的是,科技公司上市首年股價下跌似乎已成為常態,就連Facebook和阿里巴巴這樣的巨頭也難逃魔咒。

路透社資料顯示,IPO總價位居全球前25名的科技公司,其股價在上市後第一年普遍下跌,跌幅從25%至71%不等。

以Facebook為例,2012年5月該公司在IPO當日募得160億美元,但隨後4個月股價暴跌50%以上。

荷蘭網路服務供應商World Online BV更是遭遇了退市的命運。該公司曾在2000年3月完成了科技史上規模第六大的IPO交易(28 億美元),當時恰逢網路泡沫的頂峰時期,然而當10個月後它被義大利的Tiscali SpA收購時,股價已經下跌了68%。

Google是少數的例外。2004年8月上市後,Google股價在第一年暴漲180%。

考慮到Snap的營收極其依賴廣告業務,加上用戶成長速度有放緩跡象,Snap的未來存在著變數,倘若上市後未能取得開門紅,也就不足為奇了。

Snap也在其招股書中對投資者提出了警告:

我們在過去曾經發生過虧損,預計未來仍將出現虧損,並可能永遠無法實現或保持盈利。

本文授權轉載自:愛范兒

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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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