年輕用戶大量出走,Facebook搶攻新聞訂閱探索新出路
年輕用戶大量出走,Facebook搶攻新聞訂閱探索新出路

去年十月開始,Facebook宣布在Android平台測試新聞付費牆(paywalls)功能,不過當時與蘋果iOS在營收分成的條件上談不攏,遲遲沒能上線。如今Facebook表示雙方的問題已經解決,將從三月起全面在iOS平台推出付費牆,營收將100%歸出版商所有。

不過,Facebook在跟年輕用戶之間的「問題」可就沒那麼容易解決,根據最新統計,2017年Facebook流失了大約280萬名青少年用戶,年輕人紛紛出走,這個擁有20億用戶的社群平台正邁向高齡化危機。

免費文章下修五篇,iOS付費牆三月上線

社群平台逐漸成為大眾獲取新聞的管道,為舒緩與媒體緊張的關係,Facebook在去年六月找來前電視台記者坎貝爾·布朗(Campbell Brown)擔任新聞合作夥伴主管,並在去年十月於Android平台測試新聞付費牆(paywalls)功能。

新聞付費的新制度,Facebook原先規劃讓讀者有十篇免費的文章配額,初期與10家新聞媒體展開合作,在即時文章(Instant Articles)中測試付費訂閱功能。不過當時礙於蘋果收取訂閱收入30%分成的規定,雙方的合作條件遲遲談不攏。

Instant Articles
新聞付費牆(paywalls)功能將從三月起在iOS平台登場,不過原先規劃十篇免費文章配額將下修至五篇。
圖/ Facebook

本周坎貝爾·布朗(Campbell Brown)公開表示,Facebook與蘋果之間的分歧已經解決,新聞付費牆(paywalls)功能將從三月起在iOS平台登場,不過原先規劃十篇免費文章配額將下修至五篇。

先前在Android的測試版本中,當讀者讀完免費文章觸及付費牆時,Facebook會導到出版商的獨特訂閱頁面,在iOS版本中則會在出版商的網站中開啟訂閱頁面,而不是Facebook內,出版商除了可得到100%營收還可以得到顧客資料,Facebook不會收取任何費用,解決了先前爭議的分潤問題。

同時坎貝爾·布朗也宣布,未來會開闢原創新聞影音專區,填補Facebook上沒有新聞專區的缺縫,在重大新聞發生時,也會在版面上特別標註出突發新聞,除了加深與新聞媒體的合作,同時也優化平台整體新聞體驗。

25歲以下用戶減少280萬,高齡化問題嚴重

雖然Facebook逐漸在新聞體驗上摸索出新方向,不過社群巨頭也正在大幅流失年輕用戶,恐怕將威脅Facebook在年輕世代的龍頭地位。

根據eMarketer最新統計,雖然以美國市場來說Facebook用戶仍呈現成長,但大多來自55歲以上的年長族群。2017年Facebook在12到17歲的美國用戶數共減少9.9%,約140萬用戶,幾乎是先前預期的三倍,另外,25歲以下的美國用戶更是減少了280萬,分析原因是Facebook缺少吸引年輕族群的新鮮、酷炫元素,在Snapchat、Instagram的競爭下,年輕用戶擁有其他更多、更好的選擇。

Facebook
Facebook流失年輕用戶的速度將比預期還要更快,面臨嚴重「高齡化」問題。
圖/ shutterstock

eMarketer更預估,Facebook流失年輕用戶的速度將比預期還更快,2018年18到24歲用戶預計將減少5.8%、12到17歲將減少5.6%,在這個年齡區間將僅有不到一半的人使用Facebook,年齡區間越小情況越慘,預估12歲以下用戶今年將減少9.3%。

總體來看,預估今年25歲以下的美國用戶將減少210萬,對社群平台來說,年輕用戶的多寡、活躍程度是相當重要的指標,同時也是時下流行重要的風向,如今Facebook已名符其實轉變成一個「老人用的」產品,年輕人紛紛轉往Instagram、Snapchat等平台,面對擁有龐大20億用戶的Facebook來說,也正式敲響高齡化的警鐘。

資料來源:TechCrunchRecode 1Recode 2Macrumors

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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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