支援五千人群聊、開放匿名加入!LINE新推「社群」功能是為了什麼?
支援五千人群聊、開放匿名加入!LINE新推「社群」功能是為了什麼?
2020.05.07 | 3C生活

毛小孩飼主、重機同好,甚至是航空迷,要與共同興趣的網友交流資訊時,許多人會上PTT論壇、加入Facebook社團討論。

現在LINE也要搶吃這塊市場,繼日本、韓國、泰國、印尼市場後,LINE宣布將在台灣新增「LINE社群」(LINE OpenChat)功能,最多可以支援五千人群聊。

究竟「社群」跟大家熟悉的「群組」有何不同?背後有哪些商機與玩法?

跟一般LINE群組有何不同?

「LINE社群」功能,在去年LINE Conference 2019年度大會中,首度亮相,功能與群組類似,但定位不同。

「LINE社群」是公開的「網路聊天室」,讓用戶可以在LINE中建立「以共同興趣為基礎」的溝通模式,針對特定主題進行交流討論、共享專業領域資訊,與一般群組互補。

舉例來說,對飛機里程有興趣的人,可以建立一個「里程討論社群」,讓相同興趣的人,能交流討論資訊。

事實上,坊間有許多民眾,成立資訊討論類型的群組,不過管理功能有限,「LINE社群」則不同。

對用戶來說, 加入不同社群時,可以更換不同的個人檔案名稱、照片,不用擔心加入成員複雜的社群,暴露真實帳號身分;此外,加入社群後,可以看到先前的對話內容,不必擔心後加入,漏掉重要資訊;同時,LINE社群最多支援五千人即時群聊,打破LINE群組只有500人的限制。

對社群管理者來說, 可將社群設為「公開」、「輸入參加密碼」,與「管理員核准」三種加入方式,較特別的是「輸入參加密碼」,管理者可以預先設定一組密碼或問答,只要回答正確,用戶就可以加入群組。

LINE社群
LINE社群最多支援五千人即時群聊,打破Line群組只有500人的限制。
圖/ LINE

此外,因為社群人數多、組成較雜,有些功能將由管理員評估管理需求,來決定是否要賦予一般成員可以使用,像是置頂公告、在記事本設定重要貼文等等。

LINE社群
「LINE社群」的入口,會出現在LINE「主頁」中,不需額外下載其他APP。
圖/ LINE

「LINE社群」的入口,會出現在LINE「主頁」中,不需額外下載其他APP。進入「社群首頁」後,可以瀏覽各式主題的社群,並選擇自己有興趣的加入。除了「主頁」,另外一個入口則收納在「聊天」頁面右上角的選單中。

LINE看準哪些機會?又有哪些商機?

去年Facebook開發者大會F8中,一大重點,就是Facebook將不再以「News Feed動態消息」為核心,而聚焦於「Group社團」與「Event活動」,LINE也朝此方向邁進。

之所以開發「LINE社群」功能,LINE資深執行董事稲垣亞由美(Ayumi Inagaki)曾分享她的觀察。她認為,近年群組功能的使用日趨活躍,每個人都擁有一大堆工作、朋友、興趣,各種不同目的取向的群組。不過有許多缺點,像是新加入的成員看不到先前的對話紀錄,以及每個群組的身分都不同。

OPEN CHAT
LINE資深執行董事稲垣亞由美(Ayumi Inagaki)認為,近年群組功能的使用日趨活躍,不過有許多缺點。
圖/ LINE

稲垣亞由美表示:「在家長群組,你可能是某某人的媽媽,在工作群組,你可能是來自某家公司、部門的代表。」加入群組後除了必須重新介紹,或是必須修改名稱,相當麻煩,且邀請加入群組的形式也比較單一、管理性也不足。

「LINE社群」除了把群組過往的缺失的補上,還能發展出進階的玩法。

稲垣亞由美舉例,像是可以結合音樂會、運動賽事等線下活動,掃描QR Code後,用戶回答問題後就能加入群組,在裡面討論賽事狀況、分享賽事截圖,或者更新音樂祭活動的資訊等等,讓線上群組功能,與線下社群交流融合。

不過,社群成員組成複雜,要如何維持互動秩序、杜絕霸凌及不當言論?

LINE表示,內部團隊會運用人工智慧技術,透過機器學習過濾違規聊天內容。同時也鼓勵管理員善用管理工具來維持秩序,像是可以管理員可以自行設定要過濾的「限制用語」。此外,用戶如果感受到不舒服的聊天內容,也可以善用介面上的「檢舉」按鍵。

小規模測試先行,預計六月正式上線

由於「LINE社群」功能較複雜,會先經過小規模測試,才會正式推出。

從2020年5月13日開始,會由台灣LINE指定管理員,邀請少部分用戶展開第一階段試營運;試營運階段二預計在6月下旬,屆時所有LINE用戶只要更新LINE到指定版本,即可體驗社群功能,將可以加入已經成立的各種社群,以及申請體驗建立社群與管理員功能,申請方式屆時會再公告。

LINE社群
圖/ LINE

近年,LINE積極發展金融、電商、旅遊、票券、新聞等服務,如今再推出「LINE社群」功能,不難看出成為台灣「超級APP」的野心。LINE在台灣市場的優勢,是有2100萬用戶的高滲透率,是否真能成為PTT、Facebook後,台灣新的社群勢力?就看用戶是否買單了。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #社群媒體 #LINE
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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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