明星歌手去哪國開演唱會?YouTube後台數據成了重要參考
明星歌手去哪國開演唱會?YouTube後台數據成了重要參考
2018.08.17 | Google

全球YouTuber熱潮狂風大作。在不少年輕人心中,所謂的偶像已經開始從傳統意義的「藝人」,轉向發表一支支YouTube爆款影片的創作者。YouTube自2013年起便開始聚集各國當地人氣YouTuber,舉辦線下大型「拼盤演唱會」FanFest。而在5年之後,終於要在台灣開辦了,選在2018年首次見面,背後的原因是什麼?

FanFest 13組表演人馬,怎麼選的?

FanFest將於9月15日在台北花博爭艷館開演,這也是YouTube在台灣有史以來舉辦一場最大的線下活動,將開放2000至3000人免費參與,共計有13組YouTuber及創作人演出,包括這群人TGOP、七月半SevenFat、阿滴英文、白癡公主、玖壹壹及謝和弦等人。

為何現在才開始在台灣舉辦?YouTube大中華區策略合作夥伴協理林映嵐點出關鍵原因:「我們有看到,去年台灣百萬訂閱YouTube頻道快速成長。」在2016年時,台灣YouTube頻道超過百萬訂閱的只有「蔡阿嘎」、「這群人TGOP」兩個頻道,到了2017年,這數字爆發性的突破了11個,而現在逼近20個。這讓官方看到,YouTuber對台灣已經有一定影響力。

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YouTube FanFest是YouTube官方史上,在台灣舉辦最大一次的線下活動。
圖/ YouTube

官方表示在FanFest中,YouTuber們表演的內容不僅僅只有音樂,符合各YouTube調性頻道的演出都有,對於創作者本身是一個難得舞台,但這13組人馬,又是如何挑選出來的?「我們背後有一套標準,最基本肯定會根據頻道觀看時間、訂閱人數、留言互動,或是最近觀看次數上升的速度等數據,」林映嵐表示,這是一場複雜的綜合性評比,不一定是「訂閱數要多高」,也要看他和現場的氛圍和調性搭不搭。

值得關注的是,全球在舉辦FanFest時總會挑選1到2位國外YouTuber助陣,而這次其中之一,就是頻道超過1000萬訂閱的Kurt Hugo Schneider,除了本身是影片編輯師、音樂編曲,他常常找網紅和歌手一起錄製翻唱MV,讓流量一步步竄升。但選擇他的關鍵原因,在於YouTube後來的流量數據報告。

「Kurt已經來過台灣兩次,因為先前看到觀看數據他就發現,除了美國之外,台灣是觀看他頻道流量第二高的地方。」

大咖去哪開演唱會,YouTube後台數據成為參考指標

YouTube後台的數據,似乎也開始成為藝人們制訂策略的指標。

在YouTube上,有一個平台叫作「音樂人創作中心」,其中會紀錄詳細的音樂數據分析資料,包括該音樂人在YouTube頻道上影片總觀看次數、觀眾地區來源,以及各影片各自累積觀看數等。而周杰倫是2017年初至今年7月,台灣總觀看次數最高的歌手,但在YouTube上的總觀看次數有將近一半都不在台灣,而是來自馬來西亞、美國、澳洲等國家,另一位新銳歌手周興哲也是如此。

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YouTube上的「音樂人創作中心」,會紀錄詳細的音樂數據分析資料。
圖/ YouTube

這些歌手要決定去哪些國家做演出時,也會開始參考後台數據,我覺得這很有趣。 」林映嵐表示,音樂是無處不在的「剛性需求」,別於過去音樂創作人一定得要簽約、出道,需要時間累積作品才能問世,現在YouTube作為開放平台,讓作品能即時上傳,也快速地讓大眾看見,像是發跡於YouTube的馬來西亞創作歌手黃明志就是最好例子。

YouTube兩類型走紅音樂人:玖壹壹vs.聖結石

當透過YouTube創作音樂,走紅的人越來越多,林映嵐主要將他們分為兩種類型:第一類,本身就有音樂基因和才華,從YouTube頻道切入經營音樂內容;第二類,本身是跟音樂不相關的創作者,在YouTube累積大量粉絲能量後,開始切入音樂做。

前者像是玖壹壹,先是在YouTube累積了許多關注後,最後入圍金曲獎最佳演唱團體,成為新的「本土嘻哈天團」,另一個例子則是J.Sheon,因為2015年時在頻道上推出《See you again》中文版而被注意,在去年被Sony簽下。而後者,最典型的例子就是聖結石,一首自己作詞的《真的不想嘴》觀看次數破千萬,也讓人看到「原來跨界YouTuber真的可以當歌手」的可能。

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玖壹壹發跡於YouTube等平台,曝光音樂創作作品。
圖/ YouTube
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聖結石在YouTube累積大量人氣後,在2017年推出單曲《真的不想嘴》。
圖/ YouTube

完全免費的YouTube相較音樂串流平台而言,無疑也是使用者「找歌來聽」的首要途徑。根據IFPI國際總會發布「2016年消費者網路音樂調查報告」顯示,有82%的使用者表示上YouTube是為了聽音樂。此外,台灣三個破兩百萬的頻道中就有兩個是唱片公司。

YouTube分潤機制大揭密:點閱不完全等於進帳

但這不禁又讓人聯想到,創作者在YouTube上的獲利模式——若單單在YouTube頻道上分享音樂,有可能靠點閱分潤賺到錢嗎?

「我遇到太多人以為觀看次數等於進帳收入(笑),其實分潤的邏輯是Google今天在你的頻道獲得多少的利潤,我們會根據和創作者的簽約比例去分配給他,但基本上比例在全球是一致的,不會隨意去調整。」林映嵐詳細地解釋了一直讓人霧裡看花的分潤機制。

但除了影片本身流量大小外,造就收入落差不一的原因在於兩點:廣告格式和觀看地區。

「一個頻道被置入了什麼類型的廣告,可能是隨機的,有各種各樣的廣告格式導入進來,背後的廣告單價也就不一樣。」此外,影片可能不只在台灣,在全球都會被看到,林映嵐表示就如同「大麥克指數」,同樣的廣告在不同的地方被看到,收益也不同,其中算法很複雜。最後她再次導正:觀看次數不等於收入金額,若知道別的YouTuber談到自己觀看次數和收入的關係,直接套用到另一個YouTuber身上,真的誤差太大。

YouTube大中華區策略合作夥伴協理林映嵐,強調YouTube創作者的收入不能和觀看次數劃上等號。
YouTube大中華區策略合作夥伴協理林映嵐,強調YouTube創作者的收入不能和觀看次數劃上等號。
圖/ YouTube

「但我也不反對創作者用這個邏輯去檢視自己,因爲他會去檢視數據跟產能,時間長了或許他會有概念知道『大概多少次點閱等於多少錢』,但這只是創作者自己取的『平均值』,但這並不適用於其他的人,只專屬於他。」

關鍵字: #YouTube #YouTuber
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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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