看新聞要錢時代來臨!Facebook攜手10家媒體推「付費訂閱」測試
看新聞要錢時代來臨!Facebook攜手10家媒體推「付費訂閱」測試

新聞媒體近年在數位化浪潮下面臨轉型,越來越多的民眾習慣透過社群平台獲取新聞資訊,因此主流媒體包括《紐約時報》、《華盛頓郵報》甚至台灣讀者相對熟悉的華文媒體《端傳媒》,都在近年都紛紛推出付費牆(paywalls)制度,希望能找到新的內容變現模式。

在社群平台主宰新聞分配的浪潮下,許多內容出版商因此經營得相當辛苦,Facebook拿出誠意,打算從這個月開始與10家新聞媒體合作,在即時文章(Instant Articles)中測試付費訂閱功能,希望能從擁有超過20億用戶的平台帶頭,讓民眾逐漸習慣內容付費的新時代。

推出兩種付費模式,讓內容商得到100%的訂閱營收

今年六月,首次傳出Facebook正在測試付費牆及訂閱功能的消息,八月官方證實計畫在即時文章上先行測試,美國時間19日Facebook正式宣布將在本月與十家媒體合作測試內容付費制。

Facebook為內容出版商提供兩種付費牆選擇,第一種是「 計量模式」,開放沒有付費訂閱的讀者每個月有10篇文章的免費額度;第二種是「 彈性模式」,讓出版商自行決定各篇文章是否要收費才能觀看。

這次的合作Facebook拿出極大誠意,當用戶點開有付費牆的文章時,會直接將頁面導入出版商的訂閱頁面,讓出版商可以得到100%的訂閱營收,Facebook不會從中抽成。未來只要在Facebook上付費訂閱的用戶,就有權限瀏覽出版商的本身網頁的內容,反之亦然,在出版商網站付費訂閱的用戶,就能在Facebook通暢無阻的閱讀即時文章。

Instant Articles
Facebook為內容出版商提供「 計量模式」、「 彈性模式」兩種付費牆方案。
圖/ Facebook

蘋果要抽成30%,條件談不攏暫不加入測試行列

將用戶從Facebook直接導入網站訂閱,對出版商說是一大好事,但並非所有人都滿意這樣的結果。

蘋果目前正在猶豫是否要讓iOS版本的Facebook加入付費牆制度,因為根據蘋果的規定,任何第三方應用程式內的銷售,蘋果都要收取訂閱收入30%的分成,雖然訂閱行為是發生在內容商的網站上,但蘋果仍認為這是應用程式內的銷售,如此一來就會大大影響到內容商的收入。

Facebook執行長馬克·祖克柏(Mark Zuckerberg)過去曾承諾要將所有新聞訂閱收入都歸內容商所有,Android平台沒有針對應用程式內的銷售有強制規範,因此這波測試將只會出現在Android版本上,目前Facebook與蘋果仍沒有達成協議。

Facebook
內容訂閱會是數位化浪潮下媒體的解藥嗎?Facebook 希望透過超過20億用戶的平台帶頭,讓民眾逐漸習慣內容付費的新時代。
圖/ shutterstock

選定10多間媒體測試合作,宣告內容付費時代來臨

Facebook在2015年推出即時文章功能,當時許多出版商認為這項功能會減少廣告收入、讓讀者花更多時間留在Facebook平台上,而非自己的網站上而有所疑慮,但仍有相當多業者因為更快速的載入速度,以及在平台上更好的內容露出效果而使用。

自即時文章推出以來,Facebook也多次優化即時文章功能,像是允許更多廣告露出、更多的贊助內容等,希望藉此安撫出版商的不滿,但近期大型媒體像是《紐約時報》、《芝加哥論壇報》仍不滿即時文章的設計,紛紛退出使用這項服務。

Facebook則在官方聲明中指出,近年持續優化即時文章的功能,讓每個內容頁面的營收因此平均增加50%,即時文章每天也透過行動版廣告聯播網 Audience Network,分出100萬美元的營收給內容出版商。

目前,Facebook已經選定包括《華盛頓郵報》、《波士頓環球報》、《洛杉磯時報》、《巴爾的摩太陽報》、《聖地牙哥聯合論壇報》、《經濟學人》、《每日電訊報》、《明鏡》、《畫報》、《共和報》、《巴黎人報》等媒體加入第一階段付費訂閱測試,預計會在未來幾周於美國及歐洲的Android 裝置先行推出。

關鍵字: #Facebook
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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