明明內容幾乎為零,為什麼科技大廠都搶推8K電視?
明明內容幾乎為零,為什麼科技大廠都搶推8K電視?

當「4K」生態系才正逐漸被圈起,「8K」卻在2019年之初成為萬眾矚目的前瞻科技。

先撇開2009年就開始佈局,最早切入8K業者夏普不談,從2018年的CES、再到同年的IFA,各家大廠都開始嶄露頭角;直至今年,8K電視無疑已是2019 CES展場上最大亮點之一。

根據市調機構IHS Markit預測,8K電視在2018年全球出貨量不到2萬台,但到了2019年將「飛速成長」到43萬台,2020年這數字則飆漲至200萬台。

但問題來了:談到8K內容,除了日本電視台NHK自去年12月起開始播放產製外,目前幾乎為零,換句話說,8K生態系中只有「硬體」準備好了,其餘的建置都還不見苗頭。

但業者們為何要選擇此時要紛紛搶進?對於消費者而言,入手8K電視的誘因又是什麼?接下來幾年,8K市場又將如何爆發性成長?

QLED、OLED、LCD,超大尺寸8K電視大廠無一缺席

盤點在此次CES上,把8K電視視為展示重點的廠商,三星、LG、SONY、TCL無一缺席,就連夏普也回歸參展以示「8K鼻祖」地位。

8k 夏普 ces
夏普時隔四年後,再度公開參展CES,在攤位上展示280吋的超大8K電視牆吸睛。
圖/ 唐子晴/攝影

向來主打QLED量子電視的三星,雖然在去年IFA上已經正式推出自家第一款8K QLED 85吋電視Q900,售價高達14,999美元,但在2019 CES上,三星再度把尺寸升級,推出有史以來最大98吋8K QLED電視,並搭載Quantum Processor 8K晶片,可透過自家專有的AI技術,辨識並升級內容到近乎8K的畫質。

三星8k qled ces
三星的QLED 8K電視是展區中一大熱門看點。
圖/ 唐子晴/攝影

再看看LG,雖然在CES上並無8K新品,但仍不落人後,延續展出去年IFA上推出的88吋8K OLED電視Z9,一樣採用了LG α (Alpha) 9 Gen 2智慧影像處理器與深度學習演算法,但可以確定的是,2019年真的會開賣了。

lg oled 8k ces
LG在8K電視,採用的是OLED面板。
圖/ 唐子晴/攝影

至於SONY,則是首度推出8K LCD電視Z9G Master系列,有85吋和98吋兩種尺寸,並採用專門針對8K開發的演算法「Picture Processor X1 Ultimate」;而中國大陸品牌TCL,則推出了X10 QLED 8K 電視,也是他們在美國上市的第一款QLED 8K電視。

沒有8K內容,只能靠演算法和晶片做出「類8K」畫面

不難發現,今年大廠推出的8K電視有兩大趨勢——尺寸越來越大,以及主打靠晶片及演算法來強化畫質,這下就可以做到即使沒有真正的8K內容,但卻有「類8K」的觀看體驗。

「以短期來講,8K電視都是透過晶片或軟體優化,把內容轉換成8K畫質」,資策會MIC產業分析師陳柏因直言,8K真正的爆發期,或許還是要等8K生態系建置完全,時間是2020年之後。

資策會MIC統計,2018年全球電視出貨量約2.1~2.2億台,而8K電視佔整體出貨量僅為0.25%;未來3年後,整體出貨量則平均為2.25~2.3億台,但8K電視市佔率將逐年提升,2019年為0.6%、2020年為1.3%、2021則為3%,甚至到了2022年,有望達到6%。

儘管從內容製作、拍攝、解碼、傳輸的過程還需要大把時間完善,但夏普這次在CES上,也以「8K生態系」開了一場記者會,展示了8K攝影機、轉碼器,留給消費者更多的想像。

8k 夏普 ces
夏普現場展示8K攝影機,事實上在台灣,已經和故宮合作拍攝過8K影片。
圖/ 唐子晴/攝影

但8K電視售價不菲,陳柏因預估,未來8K電視售價最低也要10萬台幣起跳,服務的還是金字塔頂端的族群。

生態系都沒有,為何要選擇2019年要搶進?

但為何是今年,廠商要如此卯足力氣搶進8K市場?

分析其原因,陳柏因認為第一點是「中小尺寸面板」價格競爭激烈。「大陸品牌TCL和海信,把40至60吋的面板價格壓得很低,讓這些品牌該尺寸的電視售價也很低,導致其他品牌競爭壓力很大,不得不往高價產品上著墨。」

越要高價、電視尺寸勢必就會越做越大,但越大的面板,就得要越高的畫質才能支撐,「大尺寸+高畫質」兩者密不可分,而當這些面板紛紛走向80吋以上、甚至更大,也讓畫質的需求從3840x2160的4K,走向7280x4320的8K。

第二點,則是為「內容」做準備的銷售檔期考量。

東京奧運將在2020年7月底舉行,官方承諾將以8K畫質播放賽事內容,屆時對近一步推動8K,勢必有很大的幫助。陳柏因表示,倘若廠商在1月初亮相發表,再待量產及出貨,才能趕上國外聖誕假及年底旺季的銷售檔期。

8K發展的下一步困境

「若以4K的發展歷程來說,在內容產出上,OTT業者動作往往比有線電視業者更快,8K有可能也是這個狀況,」陳柏因補充。這或許也是原因之一,今年三星、LG及SONY電視,都開始支援Apple的AirPlay2。

ces tv
今年大廠推出的電視,不少開始支援Amazon Alexa和Google Assistant外,也開始支援Apple Airplay。
圖/ 唐子晴/攝影

但談到未來8K電視發展的困境,陳柏因表示,除了內容是主要問題外,8K電視也得要加入HDMI 2.1才能順利播放8K內容,而現在普遍都是HDMI 2.0;另一點,則是WIFI晶片得要同步做提升,才能乘載高傳輸量,否則得需要很好的壓縮技術。

即使8K電視已成為新潮流,但目前仍只是「雷聲大、雨點小」,要等真正的8K時代來臨,仍得等2020年後。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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