問答社群「知乎」獲百度、快手投資130億元,三媒體巨頭會擦出什麼火花?
問答社群「知乎」獲百度、快手投資130億元,三媒體巨頭會擦出什麼火花?
2019.08.14 | 募資

8月12日,中國問答社群平台知乎正式宣布完成F輪融資,總額為4.34億美元(約新台幣130.2億元),由中國直播平台快手領投、搜尋引擎百度跟投,原有的投資者騰訊和今日資本繼續跟投。

知乎融資紀錄

當天知乎的創辦人暨執行長周源,也親自到知乎回答「如何看待快手領投知乎4.34億美元」。撇除感謝的言論之外,最重要的一句話應該是「(替競爭)找一個最重要的關鍵詞,我想應該是開放。」

在中國的媒體賽道上,直播、短視頻、社群、搜尋、資訊等領域的邊界逐漸模糊,各家巨頭無不跨足多個領域,建立媒體矩陣,想要在其中建立起劃破隔閡的帝國,必須要有開放、賦能的策略。

知乎透過與快手、百度的投資與策略合作,有機會將知乎獨特的高價值的內容,連結到更多用戶,獲得更廣泛的影響力。

不過,知乎、快手、百度三者的內容、服務、受眾涇渭分明,分別能從合作中獲得什麼?

百度:找尋優質內容

百度的根基在於搜索,基礎則是內容。考量到在2015年搜狗搜索就接入知乎的內容數據,可以直接搜尋知乎的問答訊息,百度的投資邏輯也可以視為獲得優質內容。

但有些尷尬的是,知乎的社群是「反百度」的。著名的百度「魏則西」事件,魏則西及其家人在百度推薦的醫院接受未經確認的治療方法,最後不治。導火線在魏則西去世前於知乎發文,回答「你認為人性最大的『惡』是什麼?」,他在文中直指醫院某家醫院、醫生的詐欺行為。

而在與百度合作後,知乎是否會「和諧」掉過去「反百度」的內容,對社群的觀感來說至關重要。

快手:打開接觸上層階級的通路

在了解快手獲得的好處前,知乎創辦人周源講了一個小故事:

去年和宿華(快手創辦人暨執行長)參加一個會議。席間,發現宿華在用小號刷知乎,而我在用小號刷快手,頻次都還不低......(相視一笑)。兩個月前,中午吃盒飯,差不多一小時,我們把合作定了下來。

對於快手來說,與知乎的合作將是接觸社會上層階級的通路。快手給所有中國人一個展示平台,帶有濃厚的「草根性」,宿華想將快手打造成一個紀錄與分享的平台,他曾向媒體表示,「幾百年之後,快手將會是一個紀錄博物館。」

代表快手是生活性、紀錄性、全民可用的平台,與其他媒體自然產生「鄙視鏈」的關係,與知乎的「知識份子」、「菁英」形象自然有所隔閡,合作後將有望打開雙方交流的通路。

知乎需要更多用戶以及更多短視頻的內容;快手則需要更優質的內容,與一個向上的機會。

知乎是最大贏家?掌控內容品質成關鍵

被許多人譽為最大贏家的知乎,除了獲得資本上挹注,還能從百度拿到流量,與快手交換受眾。

還有一個重點是短視頻的推廣,知乎不斷嘗試以短視頻的形式推廣知識內容,一直以來都稱不上成功,過去曾設立「視頻專區」,後來下架,改上線「視頻回答」。

但是的確有些內容,如科普類型、生活類型、體驗經歷用影片的方式呈現較「有感」。在用戶越來越習慣用影片的方式學習新知,快手是否會是知乎知識內容影片拼圖的一角,也值得關注。(爆紅的短影音其實是場技術戰爭,創造日均150億次播放量的快手做了哪些事

而要評論知乎是否是最大贏家,則要看內容的品質、調性是否能夠控制。

在尚未合作前,知乎就為了內容品質操透了心,如「海鹽計畫」,用創作、互動等指標為每個人評分,越高分者可享有更多的權限,太低分甚至無法發言;並設立創作者中心,用實質獎賞鼓勵產出更多優質內容。

當從百度、快手獲得的流量湧現,將會出現更多影響知乎調性的內容,想想知識+也許就能理解。知乎的價值仍在於知識、內容的品質,若擴大了受眾、弱智了內容,要說知乎是最大贏家似乎也說不過去。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #百度
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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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