從PTT電影版出發,幕迷影評切進交友服務,創造4萬次「選片配對」
從PTT電影版出發,幕迷影評切進交友服務,創造4萬次「選片配對」

認識新朋友,最怕沒話題。這時,如果雙方有共同喜歡的電影類型,是否就會讓對話快速破冰,能開啟更多話題?

有別於市面上大部分軟體,以外貌、地理位置做為交友先決要素,幕迷影評(Movier)推出的MovieTogether服務,透過App篩選個人電影片單,區分成想看、已看、和評分排行,並藉由共同片單,媒合新朋友認識,至今已經創造4萬次配對,滿意度高達7成。

幕迷影評宣傳平面
幕迷影評是電影影評網站起家,但他們的App服務反而是透過收藏片單,主打電影交友,採取兩種經營策略。
圖/ 幕迷影評Movier

「其實我們的初衷,還是希望讓更多人接觸電影。」幕迷影評共同創辦人王俊傑說,團隊一開始,只是先在社群網站上經營影評粉絲頁,直到兩年前,才決定架設網站,以低門檻、只需註冊便可發表評論的方式,希望營造出一個更好的電影社群。但,他們發現,即便是將imdb、爛番茄、PTT資訊等內容完整整合起來,能吸引到的人仍是少數,而且只會停留在線上。因此,才會思考切進交友服務,試著讓電影效應最大化。

2015年台大黑客松比賽,幕迷影評團隊成功以電影配對交友主題,闖進前十名,隨後帶著這樣的概念,加入AppWorks Accelerator 創業加速器,將原先單純的影評網站,加入另一主軸—App社群交友。儘管,這樣的主題交友概念,已經先有Eatgether食我團隊率先實踐,不過他們表示,其實創意的執行有各種不同方式,並不是如外界所說,完全向對方致敬。

去年八月,他們正式推出電影社交服務,結果在半年內累積12,400個配對使用者,其中,有19%實際約出去看電影,創造相當高的轉換率,更讓他們確定,透過電影話題交友,具有相當大的市場潛力。

幕迷影評APP片單介面
幕迷影評的配對方式,是將電影分成想看、已看、評論等三種方式,透過演算法與部分人工輔助做配對。
圖/ 幕迷影評Movier

團隊表示,目前的配對方式成分兩種:質與量。當使用者登入App之外,能收藏並建立個人的各種片單,自動比對出適合的交友對象,像這類型的使用者佔了80%;但只要使用者發表「短評」,留下對電影的幾句看法,就會變成評分排行,透過評分的比較,能讓配對更加精準。

PTT電影版起家,透過訪談挖出交友需求

「其實,我們也不確定哪個模式比較好,是該專心做影評,還是努力優化配對服務。」王俊傑說,若從團隊組成來看,幕迷影評的成員和商業模式,同樣是在摸索中前進。

團隊一共9名成員,除了兩位共同創辦人原先就認識之外,其實能組成團隊,跟PTT很有關係。因為PTT電影版一直是台灣最大的電影討論社群,2014年時,幕迷影評也曾經推出過PTT好雷比服務,透過爬蟲技術,整合好雷、負雷、普雷資訊,先埋下創業種子。

幕迷影評合影_電影交友
儘管工作主題就是電影,但幕迷影評團隊的成員笑說,並不會因為這樣就失去欣賞電影的樂趣,創業前後都還是很喜歡看片。
圖/ 蔡仁譯/攝影

而為了更加了解消費者需求,他們也在版上不斷發起訪談,希望能邀請版友到網站體驗、寫影評。結果,他們除了從中找到目前網站的主編,也意外湊成現在的團隊;儘管80%的成員都還有正職工作,卻願意把時間奉獻給幕迷影評。

幕迷影評強調,他們也很掙扎,究竟是該專心做好網站影評服務,還是加強App配對服務,不過目前看來,兩者放在一起是有加分的。

儘管就營運表現來看,他們仍未達到損益兩平,大部分的成員並沒有支薪,不過團隊強調,目前已經和Friday影音合作,藉由線上策展的方式,導流至平台觀看、創造點擊,這將會是未來的發展重點之一。另外,幕迷影評也和高雄電影節、女性影展等合作,透過宣傳與票券交換方式,尋求更多資源。

加上兩週一次的實體電影聚會,除了匯集網站上的影評使用者外,也能做為App配對的見面場所,幕迷影評期待,自家會員數能在一年內成長十倍,發揮電影的最大社交價值。

關鍵字: #串流影音
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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。」

數位無限執行長陳文裕.JPG
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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