蘋果要收知識稅?微信關閉iOS打賞功能
蘋果要收知識稅?微信關閉iOS打賞功能
2017.04.20 | 蘋果

春天的風大,總會帶來一些風口。今年是「知識付費」。

從三、四月之後,層出不窮的知識付費報告和知識付費發表會看得出,其迭代速度甚至已經超過了知識產品本身的更新頻率。

然而,讓所有人沒有想到的是,知識付費還沒有到來,「知識付稅」已至。

今天,微信方面宣布,因蘋果新規定出台,對應用內支付規則進行了變更,iOS版微信公眾平台讚賞功能從今日起被關閉。讚賞功能關閉後,公眾號作者可在文章中展示QR Code,透過個人轉帳獲取支持。

這次讚賞功能關閉的官方解釋是:蘋果更新了3.1.1條款,更嚴格要求App不得包含指引客戶使用非IAP機制(In-App Purchases,即App內購買)進行購買的按鈕、外部鏈接或其他行動號召用語。如果根據IAP機制,每一筆公眾號讚賞就必須交30%給蘋果。據微信說法,蘋果與微信 「 進行了長期溝通協調 」(有人猜測,這個協調中也包括微信預備上線的付費閱讀功能)。但最終,微信仍然拒絕繳納這筆30%的知識稅,因此才「遺憾地選擇對iOS版微信讚賞功能進行了當前調整。」

蘋果並沒有明指這是一個「知識稅」,在它看來,這只是對它內部付費生態進行的正常規範,而且軟件收入是它整體收入的重要部分;微信也沒有明指這是一個「知識稅」,因為微信與蘋果的爭端絕不僅僅只有內容一塊戰場。暗地裡,雙方互相角力,一個佔據硬體終端,一個佔據社交生態,互不相讓。可以想見,巨頭的戰爭一旦打響,絕不會以貼個QR Code來規避這種略小學生的方式來結束。

然而我仍然想稱此為知識稅:因為蘋果重申新規針對的並不是微信,而是所有交易非實體物品的應用,也就是微博、知乎、在行、分答、喜馬拉雅、小密圈等所有知識付費平台。這一記敲山震虎,告誡他們不要耍滑頭,不要因為自己的收支沒平衡就想玩花招逃避知識稅。目前而言,最受打擊的,是認真提供知識的中小型內容生產者。

在微信上有兩種方式可以變現,除了讚賞以外,還可以透過廣告。但問題是,部分知識很難透過廣告來變現。人們感到,提供準確、深度的知識與大眾化的新媒體文風在一定程度上是矛盾的。廣告商的需求,和內容的真誠程度,在一定程度上也是矛盾的。對於一些專業型的,小而精的公號,廣告之路很難走通。再說,大號的讚賞錢會更多,但是對於中小型,剛剛起步的知識生產者而言,每一筆讚賞都非常重要,它帶來的信任和鼓勵遠大於金錢本身。

如果從讚賞擴大到別的,比如付費閱讀,在各項內容產品中,單價最高的虛擬產品恐怕就是知識產品。尤其是那些內容更多,價格更昂貴的知識產品。如果10元的打賞,交3元知識稅並不太離譜的話,100 塊的專欄,用戶還沒看一眼,就要付 30 塊的知識稅,這就確實令人感到吃驚。

面對知識稅,微信可以用QR Code的方式軟抵抗,但知識生產平台不可能放棄iOS平台,甚至也不敢推出蘋果安卓歧視性的差價。但是如果在一個開放的環境中,這 30 % 的知識稅,也許可以吸引更多的知識生產者和用戶,也許擴展更多的知識品類。對於一個剛起步的產業來說,這些非常重要。

蘋果無錯,作為一家企業,蘋果的行為合理合法。但說實話,這種「吃相」並不雅觀,對它挽回已漸遲鈍、衰老的形象更沒有好處。它讓人一下就想起了生活中經常被收的政策稅、執照稅、渠道稅,想到了熟悉的壟斷而封閉的環境。不禁讓人感慨:線上線下,確實沒什麼不同。

(在昨天凌晨,微信又發布官方通知,宣布緊急關閉iOS版微信公眾平台文章的個人轉帳功能。這意味著QR Code和其他方式也不能使用。這筆知識稅,蘋果看來是收定了。)

本文授權轉載自:36 氪

關鍵字: #微信
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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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