端傳媒總編輯張潔平:這道資本、讀者和客戶的選擇題,我們決定和讀者站在一起
端傳媒總編輯張潔平:這道資本、讀者和客戶的選擇題,我們決定和讀者站在一起

「我希望經過這次轉型,我們能夠成功轉成『端傳媒2.0』。」端傳媒總編輯張潔平在媒體茶敘上說。

儘管歷經財務問題、大裁70名員工,兩個月後的端傳媒,決定還是再戰一次。這個月,端傳媒除了推出集資計畫,也改版官網、啟動付費牆模式。「我們還在掙扎。但相信這些問題絕對不只是端一家在面對的,而是一個時代的、產業的切片,我們很樂意拿出來分享。」張潔平說:「路一定是要大家一起走出來的。」

回顧那場危機,張潔平表示,除了最重要的那筆融資遭遇挫折,端傳媒上線以來累積的三個錯誤也是原因。而她歸納,這三個錯誤就是內容先於模式、流量焦慮與品牌形象的衝突,以及被資本風口帶著走。「這是媒體人創業很難避開的坑。」她說。

反思:端傳媒的三個錯誤

首先,端傳媒雖然在2015年8月上線,但是最初只把重心放在製作內容/產品,商務團隊一直到2016年3月才成立,用戶團隊則是更晚,到了2016年年底才成立。張潔平反思,內容、用戶和商業應該是循環,但端一開始卻採典型媒體思維,沒當成一門生意在思考。

第二,做為網路媒體,難以避免的就是對每一篇文章的點擊率斤斤計較,但媒體形象不同,相對應的流量也不一樣。後來,端傳媒放棄以即時新聞衝高流量,選擇替廣告客戶提供創意內容服務,但這又碰到另一個問題。「當你開始為廣告客戶做內容服務的時候,沒錯,你可以賣創意、賣記者們最擅長的講故事的方式。但很快地你就會發現:那我還做新聞幹嘛?我就直接轉型做廣告公司算了。」

最後則是被資本帶著走,盲目跟風嘗試影音、直播、音頻等新媒介。「每一次一個風口來的時候,你就會發現,要不就是直播、要不就是短視頻、要不就是中國的共享單車,動不動就是兩個(手機)屏、三個屏的人在做同樣的事情。這中間是多麼沒意義的一場競爭。」

再起:調整人力、商業模式和編輯方針

本月7日,端傳媒啟動集資計畫,目標是募集3,000位參與者、籌措近新台幣七百萬元資金。截至14日晚間十點,已經有來自兩岸四地共1,080位讀者支持,募集到超過台幣220萬元。「這其實是救急不救窮。」張潔平說。

之所以這麼說,是因為重整之後的端傳媒,在人力、商業模式和編輯方針上都有調整。

張潔平表示,目前端傳媒全職員工不到30人,編輯部人數約15人(含4人視覺團隊),另外有5人專門經營用戶,其他6到8人是商務團隊,負責廣告、旅行等業務。每年成本規模約100萬到150萬美元。

在商業模式方面,未來,部分內容付費、廣告、旅行和大型旗艦活動將各佔三分之一。接續今年首度舉行的北韓深度旅遊團,張潔平透露,之後還會去滿州、南北韓、伊朗、古巴和緬甸,帶領讀者親身走入新聞場景。

而在編輯方針上,張潔平表示,端傳媒的核心定位和品牌價值依然不變,還是會以跨區域深度報導為主軸。不過即時新聞會改以輕量方式處理,例如將多則新聞集結為「早報」和「晚報」,讓讀者一次掌握。此外,除了專注在跨地域報導,也會報導具有時代感但不是一般產業定義的新聞。例如曾經在社群廣傳的《十多歲的他們如何用YouTube做「軟軟」的生意?》一文,就是替讀者找出存在已久卻未被發掘的現象。

「目標其實是希望我們能自力更生,不依賴金主就能夠活下去。但如果有更多投資,我們就能做更多事情。」張潔平認為,這次「救急」募資的另一個用意,其實是找到兩年來持續支持端傳媒的「沉默的讀者」。「如果大家對這個核心團隊仍然有信心,或是過去兩年,真的有從端得到一些幫助或享受,我希望這個時候能夠找到這些人。」

學習:選擇和讀者站在一起

張潔平說,經歷了這段過程,端傳媒學習到兩件事。

第一是回歸初衷,因為在大眾媒體解體的時代,最根本的創新發生在內容生產(如直播、問答、UGC)和內容分發(如Facebook、SMART NEWS、今日頭條),媒體已經不再是平台了。「如果我們要探索這個行業的前路,其實要在這中間找到自己的位置。」她表示,端希望能在內容和用戶之間建立更良善、不被大平台壟斷的關係。

而最重要的是,媒體必須在資本、讀者和客戶這道選擇題中做出決定。「你必須做出選擇,決定你要什麼、不要什麼,一般情況下不可能什麼都要。」

若是以資本為中心,就是要用最低成本獲取最大流量,而這也是Facebook、SMART NEWS、今日頭條等大平台的邏輯。以讀者為中心,就是做好內容、搭建社群,建立參與和回報機制,傾聽和服務讀者。而最後一個、也是傳統媒體最常見的則是以廣告客戶為中心,行銷為王,將內容定位為行銷目標服務。「不一定那麼絕對,可能是三選一、三選二,或是三選三,但是比例不一樣。」

而當端傳媒選擇和讀者站在一起,反過頭來,現在,就是讀者該決定是否要跟端傳媒站在一起的時刻了。

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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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