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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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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