開箱青年旅舍一戰成名,專門替網友「開房間」的YouTuber——旅行YJ
開箱青年旅舍一戰成名,專門替網友「開房間」的YouTuber——旅行YJ

旅行YJ(以下簡稱YJ)是目前台灣較為稀少的「旅遊類型」YouTuber,初期專注在青年旅宿的開箱體驗,以她自己的話來說,是幫觀眾「開房間」的YouTuber。

也因為在旅遊領域的YouTuber較為稀少,自然蒙上一層神秘的面紗,但最讓外界好奇的也許是:旅遊類型的YouTuber是不是很爽,可以一直出去玩?

拍美照、一直玩?鏡頭下的旅遊YouTuber

原先對於旅遊YouTuber的想像,是她們只需要到目的地,拍幾段影片,外加幾張「網美型」照片就能交差了事,但因為《數位時代》採訪團隊過去剛好跟YJ一起出過差,親眼目睹她的工作現場,實在跟「爽」扯不上關係。

2019年YJ跟著一群港台媒體受邀前往日本拍攝幾間特殊的房源,整趟旅程中她要不斷跟媒體推擠、跟隨行人員確認每個房間的拍攝時間,並沒有YouTuber身分的特權,為獲得不受干擾的畫面,她還要想盡辦法第一個進入房間拍攝,得在30分鐘內多次更換不同的攝影設備,「以前我也只用一台設備拍,但後來要給觀眾更清楚的畫面,相機、GoPro、手機我都會用。」YJ說。

在該趟的出差中,為了給觀眾最詳細的房間開箱,在後面有大批媒體催促的情況下,YJ仍必須抓緊時間感受床軟不軟、廁所的水流大不大,形成一個很詭異的畫面:房門外有許多記者在等著進入房間拍攝,房間中卻有個人不疾不徐地在測試床是軟是硬。

也因為曾親眼目睹YJ的工作現場,更好奇一名為觀眾四處「開房間」的YouTuber,產製一支影片到底需要多少流程。

而這是YJ在整個專訪中,少數完全不需思考就能回答的問題:

「先刷遍訂房網站,找尋適合去體驗的房間,我現在很會刷訂房網站(搭配呵呵呵的笑聲),選好房間後,如果下午3點開放check in,2點就要先到,趁著沒有人、還有一點陽光的時候拍攝畫面。」

旅行YJ住宿評價
旅行YJ在體驗住宿結束後,不只會發表心得,還會有一張推薦指數表。
圖/ 旅行YJ YouTube頻道

緊接著是一大串如同饒舌歌歌詞的to-do list:「要看大廳畫面、房間畫面、房間裡的設備、床的軟硬度、感受枕頭跟棉被、WIFI速度、空間的濕度、通風好不好、廁所乾不乾淨、水熱得快不快、熱水穩不穩定、水流大不大、插座在哪裡 ……。」

以為結束了嗎?

「拍完後,如果還有力氣就去附近拍美食影片,晚上回去體驗的旅館睡一天,隔天起床後要拍攝住宿心得。我覺得一定要真的住進去,不能只拍拍外面,不然怎麼跟觀眾交代。」旅行YJ說。然而以上都還不包含前置的腳本撰寫,後續的剪接、製作圖卡等工作。

YouTuber不是努力就能成功,還要很多的幸運

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旅行YJ說:YouTuber這個職業不是努力就能成功,還要很多的幸運。
圖/ 賀大新攝

為什麼當初要成為YouTuber,而且持續有動力做下去?

YJ的答案並不浪漫,沒有什麼感人的故事或命中注定的氛圍,選擇旅行成為頻道主軸,除了自己喜歡,也是因為剛好一支影片「中了」。

2016年YJ正在念大學時,碰上YouTube大崛起,她也試著加入,一開始從書評、美食、美妝到旅行,不斷嘗試拍攝自己的各種興趣,「那段時間很迷惘,不知道自己在幹嘛,而且打工的存款通通拿去買器材了。」YJ說,「要做YouTuber真的要有資金或是趁學生時期生活壓力還不大的時候多嘗試。」

到了大學畢業,YJ跟爸媽說要考研究所,一邊延續仍不知道未來在哪裡的YouTuber生涯。做著做著直到2017年一支「離台北車站超近的平價住宿」的影片打中了觀眾們的心,點閱率破10萬,創下她YouTuber人生的一個小里程碑,「前輩說中的東西就要一直做,所以從那時開始專攻青旅住宿這一塊,當然也是因為青旅我才住得起啦。」

看似終於找到一條明路,背後零收入的壓力卻沒有減少,只能不斷降低生活品質堅持住,所幸靠著較為稀有的住宿題材,YJ開始慢慢接到演講、業配。

「一直到接到業配,真正有收入的時候,才有一種『活下來了』的感覺。」她說,到現在爸媽偶爾還是會「噹」她研究所到底考到哪裡去了,但只要有新影片,爸媽還是會準時收看,「我媽還會去每個留言按讚!」她笑著說。

在業配方面,YJ為了保持評論的獨立性,並不太直接接旅宿業者的案子,「不然評論起來也很怪。」主要的業配來源大多是政府為了推廣觀光所推薦的在地旅宿,或者是住宿平台等。

現在,YJ的影片主題也已經慢慢不只是局限於青旅,開始往民宿、旅館、溫泉住宿,甚至是汽車旅館前進,不是她比較紅了就開始忘本,「成功的東西(旅行主題)要一直做,但要不斷更新新的版本,用各種不同的角度去包裝,不然大家真的會膩。」

舉例來說,2月中YJ找來阿滴英文,除了拍攝青旅開箱之外,還另外拍了一支「在青旅和美國人聊台灣政治」,以不同的角度包裝頻道的核心。甚至是青旅的開箱範圍也拓展到東京,「未來想要一邊介紹青旅,一邊環日。」YJ笑著說。

請YJ回顧這些年來成為YouTuber的心得,她數了數自己到底當了幾年YouTuber,從2016年至今共5年,她自己也嚇了一跳,「YouTuber這個職業不是努力就能成功,還要很多的幸運。」

幸運的不只是找到「旅遊」這個YJ自己喜歡,也受觀眾歡迎的主題,還包含了活得下去、家人的支持,以及遇到一路走來給予許多意見的貴人們,「只有200訂閱的時候,我就到處參加YouTuber課程,在我很不紅的時候,阿神(台灣唯4突破200萬訂閱YouTuber之一)、呱吉都很願意給我建議。」

現在YJ的訂閱數17萬,以數字來說並不是台灣最頂層的YouTuber,但就如同YJ在YouTube頻道的簡介中寫道:「分享旅行的美好,帶著大家一起忘卻現實的煩惱,享受這個世界的特別。」在YouTube的世界裡,她已經找到自己最特別的定位。

旅行YJ小檔案


以青旅住宿開箱起家,號稱專門「開房間」的YouTuber,目前訂閱數為17萬,總觀看數超過1,600萬次。

責任編輯:陳映璇

關鍵字: #YouTuber
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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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