館長、波特王、理科太太⋯⋯YouTuber年度10大「出事」案例,你記得哪幾件?
館長、波特王、理科太太⋯⋯YouTuber年度10大「出事」案例,你記得哪幾件?

在這YouTuber、網紅當道的世代,拍下生活紀錄、工作日常甚至是大尺度話題,都能吸到一票屬於自己的群眾,然而受到大眾矚目越多、責任越大,常常一句話開錯玩笑、一個立場偏頗就容易受到網友撻伐、留言群攻。

今天DailyView網路溫度計就透過《KEYPO大數據關鍵引擎》,調查2019一整年以來,有過失言、惹糾紛、被抓包做錯事或是過分行為而受到議論的YouTuber,只能說人紅真的是非多。

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第10名:那個女生KIKI抄襲

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圖/ FB/那個女生 Kiki

俏麗短髮、圓滾大眼宛如少男心中初戀女神的「那個女生KIKI」以拍攝隱藏版美食、男女心事等影片走紅,不過4月時被爆出抄襲愛莉莎莎、古娃娃,道歉後又再犯被抓到和一支阿圓影片風格相近,接連爆出抄襲,不只封面圖、影片內容和主題都高達8、9成相似,讓網友直呼「無言」。

第9名:阿滴爆勞資糾紛、違反勞基法

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圖/ FB/阿滴英文

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知識型YouTuber阿滴英文在去年8月時被工作室實習生控訴受到不公平待遇、工作責任制沒有加班費,甚至工作內容就是打雜瑣事,和面試時可嘗試創作不同,讓他覺得被騙,事後阿滴道歉並調整工作,此事也引發勞動局關切,揪出2項不符勞基法規定事件,判賠4萬。

第8名:古拉爆霸凌退團在不瘋狂就等死

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圖/ FB/瘋狂古拉

以搞笑短片竄紅的YouTuber「在不瘋狂就等死」爆出霸凌,前團員古拉在去年底揭露團隊不公平待遇,不只自己原住民身分受到歧視,薪水更是少的只有幾千元,對此團長游否希遭網友罵翻,老闆還出來喊話便宜租屋給古拉、讓他和女友一起工作等,不會冷凍歧視,對此也遭到古拉打臉反擊,雙方說法不清,爆出不少爭議。

第7名:理科太太違反《藥事法》遭罰款

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圖/ 翻攝自YT/理科太太 Li Ke Tai Tai

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現在暫退YouTube圈的理科太太,過去她以大眾科學知識,分享生活中有趣的理學現象,然而去年初她因開箱「篩檢子宮頸癌產品」,有廣告之事實,衛生局表示醫療器材、藥物等廣告需要先經過審查,因此判定理科太太違反《藥事法》,而遭處罰鍰。

第6名:博恩開鄭南榕自焚玩笑

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圖/ FB/Stand up, Brian!博恩站起來

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台灣知名脫口秀主持人、YouTuber博恩因為時常諷刺政治,話語尷尬又自帶笑點,受到不少年輕人喜愛,然而去年8月他在一場演出中說:「按照習俗,人在陽界燒東西可以把東西送到陰間,那陰間會有2位鄭南榕嗎?」大開自焚的社運人士鄭南榕玩笑引發爭議,對此他也現身道歉,並交出節目主持棒。

第5名:奎丁、美麗妄娜交換禮物砸蛋

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圖/ 翻攝自YT/Aries艾瑞絲

有趣好玩的聖誕節交換禮物意外變成驚悚砸蛋派對!知名YouTuber奎丁在交換禮物環節中,不僅用行李箱裝藏另一名網紅美麗妄娜,嚇到抽中禮物的「反骨男孩」成員艾瑞絲,隨後更拿起雞蛋砸頭,讓現場一片混亂,看似搞笑的惡整卻引起不少罵聲,直指不尊重對方和其他參與的人。

第4名:長男次男拍韓國瑜造勢爆衝突

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圖/ FB/長男次男

跟隨高雄市長韓國瑜走遍北中南造勢的YouTuber「長男次男」,挑明自己不是支持韓而是想傾聽韓粉的心聲,他訪到2名亮麗女子,對談語句間顯現不支持韓,引發韓粉網友不滿,直批他做假新聞,甚至揚言要對他「蓋布袋」,對此他不畏懼,更強調自己不喜歡假新聞,對網友提告妨害名譽,意外掀起討論。

第3名:孫安佐爆出與米砂拍性愛片

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圖/ IG @sun_edward_64/@misa72600

從美國恐攻事件後,孫安佐再爆新聞,他和拍片大尺度、人稱「老濕姬」的YouTuber米砂被爆出有性愛片,兩人雖然否認有影片,但女方卻認了兩人曾經約炮過,甚至有懷孕、墮胎,對此孫安佐則反控女方有精神疾病,且牽扯出孫的正牌女友阿乃,3人的複雜三角關係讓外界霧裡看花。

第2名:波特王和蔡英文拍片遭中國方要求下架

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圖/ 翻攝自YT/波特王 Potter King

延伸閱讀:撩一下總統卻被封殺!網紅波特王拒刪影片遭中國方解約,為何連百萬粉絲微博帳號都沒了?

「撩妹」撩出一片天的波特王在去年12月時,總統蔡英文到訪他們公司,兩人合拍影片,他又大展撩妹術讓小英無話可說,看似搞笑輕鬆的影片,卻意外踩到中國合作方的底線,提到台灣總統,因而被要求下架影片,甚至喊出解約,對此波特王提出合約反擊,表示中華民國就是有總統、民主投票選出來的,喊話民主自由的可貴,吸引一波網友力挺。

第1名:館長抗紅媒、槓上吳宗憲

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圖/ FB/飆捍

「館長」陳之漢時常針砭社會時事,面對不公不義、不合理之事常常都是開直播痛批,大吼爆氣說出許多人不敢說的話,吸引不少網友追隨,去年6月他和時代力量立委黃國昌發起「反紅媒集會」,勇敢向中國嗆聲,不過他直言沒有藝人敢參加此遊行,更點名主持一哥吳宗憲,兩人因而槓上。

從假愛台一路槓到年底的高以翔猝逝事件,因吳宗憲將爭議指向韓國,館長又以此批他舔共,兩人吵不停也成為網友議論話題。

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圖/ 網路溫度計

本文授權轉載自:網路溫度計

分析說明:
本研究資料由《KEYPO大數據關鍵引擎》提供,分析時間範圍為2019年01月01日至2019年12月31日,共一年。
系統觀測上萬個網站頻道,包括新聞頻道、Facebook、PTT及各大討論區、部落格等,針對討論『YouTuber負面事件』相關文本進行分析,並根據網友就該議題之討論,作為本分析依據。
本文所調查之結果,非參考投票、民調、網路問卷等資料,名次僅代表網路討論聲量大小,不代表網友正負評價。
關鍵字: #YouTuber #KOL
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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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