被「性別轉換、童顏照」洗版?從濾鏡風潮看Snapchat的經營困境
被「性別轉換、童顏照」洗版?從濾鏡風潮看Snapchat的經營困境

「每個人都說Snapchat已經結束了,但突然出現的性別轉換濾鏡,讓你意識到Snapchat或許還沒有結束。大家依然下載它,並且使用它。」

在Elvis Duran and the Morning Show節目中,其成員甘帝(Gandhi)在談到Snapchat的性別轉換濾鏡時這樣說。

事實上,Snapchat爆紅的性別轉換濾鏡讓它重新回到了下載榜榜首。娛樂界、體育界人士也都紛紛用最新的性別轉換濾鏡,這成為了一種潮流。大家在社交網路上曬出了自己變男變女的照片,但這個社交網路卻不一定是Snapchat。

足球界性別轉換圖.jpg
足球界性別轉換圖

在Snapchat上拍一張性別轉換的照片,將照片下載下來,分享到Facebook、Twitter或Instagram上成了許多用戶的共同選擇。這個過程中,Snapchat似乎已經不是人們印像中的那一個社交平台了,它更像一個照片後製App,一個拍攝工具。

儘管在更早之前,就有人認為Snapchat漸漸失去了一個社交平台的特性,漸漸失去了對用戶的吸引力。但大部分人認知到這一點還是因為網紅凱莉·珍娜(Kylie Jenner)在Twitter的一番發言:

「有沒有人也不再打開Snapchat了?還是只有我⋯⋯這真是令人感到悲傷。」

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卡戴珊家的凱莉·珍娜向來是Snapchat最受歡迎的明星用戶之一。當這樣一個有代表性的用戶表示自己不再常常打開Snapchat時,平台的股價也受到了影響。當時Snapchat的股價下跌了6%,Snapchat的市值也因此損失了近15億美元。

YouTube創辦人羅利·威斯特(Roly West)也在 Twitter 上表示「我喜歡Snapchat推出的這些新的性別轉換/嬰兒臉濾鏡,但每個人只是把它下載下來,然後把照片傳到了Instagram上。

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類似的證據還有很多,ITV 的《Love Island》節目曾是一個利用Snapchat行銷的品牌。這部真人秀節目在前些年利用Snapchat與粉絲分享獨家的內容,當時他們的粉絲群有很大一部分都在使用Snapchat。而在這個節目取得巨大的成功的今天,《Love Island》的品牌行銷與Snapchat無關了,即使這個平台曾有他們最大的社交媒體受眾。這確實側面反映了Snapchat用戶數量與黏性的下滑。

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《Love Island》曾利用 Snapchat 進行品牌營銷

2018年7月,Orchard就認為Snapchat用戶活躍度已經降低。「如果我現在打開我的Snapchat,可能只有7個朋友的故事。在幾個月前,這個數字還很容易超過40⋯⋯不可否認的是,在重新設計之後,用戶數量出現了下降。」

2019年第一季業績報告中,Snapchat稱其每日活躍用戶(DAU:Daily Activate Units)達到了1.9億,成長2%。這是一年內Snapchat首次止住用戶跌勢,沒有延續之前幾個季度的用戶規模萎縮。Snapchat的財務長蘿拉·斯威特(Lara Sweet)在與分析師通話時也表示:「我們預計,2019年第一季度日常活躍用戶不會出現連續下降。」

隨著性別轉換濾鏡的爆紅,Snapchat新一季的用戶成長應該會非常可觀,但這不能掩蓋Snapchat漸漸失去社交平台屬性的事實。人們依舊使用它,但可能不再認為這是一款社交軟體了。

Forrester市場分析師潔西卡·劉(Jessica Liu)就曾表示:「Snap最大的問題仍然是它在核心用戶基礎之外缺乏吸引力。」

作為一款年輕人喜歡的社交軟體,Snapchat核心用戶之外的人群可能正在使用Twitter、Instagram亦或是Facebook。他們抄襲它、模仿它,最後想要打敗它。

2012年12月,當媒體詢問伊凡.斯皮格爾(Evan Spiegel)對Facebook新推出的、幾乎像素級復刻Snapchat的獨立應用Poke的看法時,這位年輕的CEO只回了這三個字:

「 Welcome, Facebook. Seriously.」

但這不是Facebook對Snapchat的第一次抄襲,它只是一個開始。Facebook旗下的Instagram之後甚至複製黏貼了Snapchat的Stories(限時動態)功能。而這則是一次成功的抄襲。很快,Instagram的Stories的每日活躍用戶就與Snapchat的每日活躍用戶打成了平手。

用你的方法、搶你的用戶,受了大委屈的Snapchat只能看著用戶數漸漸下跌。當巨無霸Facebook用自己的組合拳對Snapchat進行狙擊和模仿時,Snapchat確實有些束手無策。Instagram和Snapchat的用戶群多有重疊,當二者都能滿足用戶時,弱勢的Snapchat很難留住自己的用戶。

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他們自己也非常誠實地表示「Facebook的子公司Instagram最近推出了一個Stories(限時動態)功能,它很大程度上模仿了我們的故事特徵,可能直接具有競爭力。」

在幾次更新受到用戶差評,而競爭對手更少出錯之後,在社交網路這個戰場上,Snapchat表現得有點跟不上競爭對手的步伐了。它依然是全世界最擅長做濾鏡的「社交平台」,它的用戶依然不少。但Snapchat更想要的是用戶在這裡社交,在這裡生活,而不是用戶在拍照後將照片下載下來,上傳到Twitter或Instagram。

「我在Instagram上看到了一個這個濾鏡,於是我打開Snapchat,拍下了我性轉的照片,接著打開Instagram和我的朋友分享。」

越來越多的人對Snapchat的印象發生了一些變化。他們可能不再每天打開它,而是在其他渠道得知有新的、有趣的濾鏡推出後,再返回Snapchat繼續使用它。這顯然不是Snapchat所希望看到的。

但一切就像CEO斯皮格爾在回應被Android版本糟糕更新嚇走用戶時所說的那句話 「重新建立與用戶間的信任需要一些時間。」

本文授權轉載自:愛范兒

關鍵字: #Snapchat
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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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