開源軟體的商業模式分析 (二)
開源軟體的商業模式分析 (二)
2019.04.16 | 策略

開源軟體的商業化

開源軟體在幾十年前剛發展時,最主要的理念是打破閉源軟體公司的壟斷,也就是Microsoft、Apple、IBM等這些閉源軟體公司,期望讓所有人都能無條件使用軟體,開發者間可以彼此互相學習,也因早期的開源軟體是針對開發者,比較不在意UI/UX,但這對於非開發者而言,非常不友善,一般使用者基本上是不會去使用的,再加上網路還沒大量普及,使得開源軟體的傳播就只侷限在軟體技術圈裡,但開源軟體的高性能和靈活性,還是透過開發者的口耳相傳,在軟體界慢慢傳播開來。

而如上面所說,最早開源人士的理念是所有人都能無條件使用,因此對於將開源軟體拿來商業化,一開始非常反彈,認爲怎麽可以拿來盈利!但後來隨著時間推移,也逐漸調整想法,爲什麽?

因爲大家體會到,要先生存下去,才有能力去做更多想做的事情,如果開源軟體完全不能用在商業行爲,那開發出來的意義在哪裡?

況且只靠理想是很難吸引到更多人加入開源的行列,畢竟「有付出也有收穫」是大部分人的基本需求。因此怎麽將開源軟體商業化,也經過了一段時間的爭論,後來社群協調出透過授權License來取得平衡,這部分有點複雜就不多說了,有興趣的人可以參考這篇「在開源時代的興起下,如何透過License共享並保有權益」。那爲什麽現在開源軟體能越來越蓬勃發展呢?下面從幾個角度來探討:

從軟體公司角度:底層開源,節省開發成本,決戰上層商業模式

爲什麽原本的閉源軟體公司,漸漸願意開源了呢? 因爲不管是軟體或硬體,所有技術的發展都像金字塔一樣,底層技術要越寬廣,上層的發展才能越高。 先來看硬體產業的技術發展,任何產業在一開始,一定都是壟斷生意,因爲在底層技術還不夠廣時,很容易就被某間公司獨佔,但隨著技術一直拓展,各家都有自己的獨佔技術了,就會開始互相牽制。

而隨著技術領域一直拓展,市場就越來越難被少數廠商壟斷,而當幾家大廠商掌握的底層技術架構都不一樣,反而會造成整個產業的發展是被卡住變慢的,因此當產業發展到一定規模後,幾大主要競爭者發現既然沒人能完全壟斷,只好大家坐下來談規格整合,讓所有硬體商在統一的底層規格上,去開發產品。

軟體的發展也類似,軟體技術發展到21世紀,牽扯的底層技術範圍也一直拓展,漸漸不再是單一公司能獨立承擔的,沒有任何一家能獨佔所有技術,而彼此的底層技術架構不一樣,會造成兩個影響,首先,若想讓自己的產品更廣泛的被使用,就必須花更多時間去開發底層技術,導致開發成本增加;另外更重要的是,資訊安全的問題,因爲軟體運行時是看不到的,若沒看過程式碼,誰也不知道裡面是否藏有後門,要用別人的底層技術都會有所顧慮。

因此各大軟體公司開始思考,若把底層技術開源,一方面吸引更多人來幫忙開發、檢查、維護,不但降低了開發成本,程式的品質反而更好,此外大家也都看得到裡面有沒有惡意程式,就不用擔心資安的問題,可以提高技術傳播率。到了現在這個階段,想辦法讓更多人使用自家的底層技術,來開發上層應用程式,反而是現在軟體公司極力推廣的,因爲使用者越多,自家產品的影響力就越大,也可以排擠競爭對手的技術。

那底層技術開源了,各公司間怎麽競爭呢?此時各大軟體公司就不再糾結於獨佔底層技術,畢竟這其實是吃力不討好的。

雖然不可能完全不研發底層技術,但是將底層技術交由全世界廣大的開發者來協同開發,可以省下這方面的資源,轉而專注在中上層的應用程式APP,應用程式就不是開源的軟體,而是閉源了,也是各家藉以盈利的核心。

同時決戰於商業模式策略,這才是軟體公司打的如意算盤,關於商業模式的發展後面會再談。

從產品角度:降低銷售成本,快速取得市場回饋

從產品的角度來看,原本的閉源軟體要做銷售,其實是件很辛苦的事,要説服別人來使用自家的產品,需要花費許多銷售成本,這也是爲什麽在所有的盈利公司中,銷售部門都扮演很重要的角色。而反過來看開源軟體,使用者可以先自行下載,了解基本的架構和功能符不符合自己的需求,同時靠著社群内的 口碑傳播 ,產品傳播的速度絕對比原本一家一家上門拜訪的銷售模式,更能觸及到大量的使用者,若使用者對基本免費的功能滿意了,覺得需要更進階的功能,就會考慮去買商業化的應用程式,這就可降低銷售人員的成本。

同時,更多使用者也代表了可以取得更多的市場回饋,更能針對回饋去調整產品,讓使用者體驗更好,形成一個良性循環,這也是敏捷精神的一個延伸。

因此從產品開發及銷售的角度來説,開源也是有正向幫助的。

從使用者的經營者角度:減低使用與轉換成本

對所有經營者來說,成本永遠是要去考慮的事情,而一般考慮使用系統的成本,主要有幾件事:使用成本、維護成本、轉換成本、使用風險。原本常見的閉源軟體收費模式,通常是先一筆高額的授權費用,再加每年的維護費用,而 開源軟體的收費模式,不需要高額的授權費用,首先就降低了使用成本,而且也不需在還沒使用前,就要付這筆授權費,降低了使用風險;同時在產品的選擇上也更有彈性,不會被一家綁死,因爲開源,更容易找到其他公司的應用程式,轉換成本也可以降低。 因此使用開源軟體也可降低營運成本。

從開發者角度:一輩子的履歷,持續了解最新技術

那爲什麽開發者願意無償去協助開源軟體呢?現在這個時代,人才的流動越來越頻繁,開發人員若都是開發閉源軟體,因爲牽扯到商業機密,能讓外人看的東西其實很少,這表示開發者的技術能力只有少數證據能佐證,若要轉換公司,能談判的籌碼就比較少。但 在開源社群裡的貢獻,是全部公開的,所有人都能看到,對開發者來説,這是可以跟隨一輩子的履歷 若技術有一定的水準,在社群裡面更是可有效建立個人名聲,説不定是軟體公司直接來挖角,因爲這對雇主來說,也是件好事,可以減低雇用到技術不及格的人員的風險,也因此,現在很多軟體公司,會直接請應徵者展示在開源社群上的貢獻。

同時,隨著全世界的開發者越來越多,技術的演變也越來越快,以前學到一個好工具,可能三到五年不用再學新的,但現在可能半年就有一個效率更好的工具出來,因此若沒有在社群裏持續交流新資訊,很容易就落後別人。

不過原本開發者參與開源專案的貢獻,除了上面說的名聲,無法獲得什麽實質的收入,但這幾年有個新的技術,讓參與開源專案的人,也能獲得收入了,什麽技術呢?那就是 分散式帳本技術(Distributed Ledger Technology) ,也就是 區塊鏈 ,以後會再找時間來介紹區塊鏈相關的事情,而我認爲區塊鏈會是未來網路時代一個很重要的底層技術,當然它現在還處於早期的開拓摸索期,無法大量實際應用,但未來它將佔有一席之地。

開源軟體有這麽多好處,所以未來所有的軟體都會開源嗎?

從上面幾個角度可以看出,這就是爲什麽近十年來,不管是軟體公司、開發者以及使用者,都越來越接受開源軟體的原因,那這樣下去,未來所有的軟體都會開源嗎?我認爲不太可能,就像在前面提到的, 軟體公司願意將底層技術開源,但不會將上層的應用程式開源,因爲這是他們賴以獲利的核心

而現在會願意將底層技術開源,只是因爲從整個賽局來考慮,這樣做可以讓他們降低在底層技術的成本,轉而專注在核心技術,來達到更好的獲利,但絕對不會什麽都開源,如何盈利還是公司最關心的事,而獨佔生意還是利潤最高的生意。

下一篇就來談談,開源軟體一路以來的商業模式是怎麽演變的。

本文由李政霖授權轉載自其blog

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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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