博恩夜夜秀收30萬行銷韓國瑜?KOL:問題不在於收費,而在於收費後的選擇
博恩夜夜秀收30萬行銷韓國瑜?KOL:問題不在於收費,而在於收費後的選擇

編按:本文作者為鬼才阿水Awater,《數位時代》獲鬼才阿水Awater授權轉載。

博恩夜夜秀的問題不在於收費,而在於收費後的選擇。

2020總統大選期間,三位總統候選人都受到邀請,上了擁有相當高年輕人支持與網路聲量的節目「博恩夜夜秀」,希望透過節目的宣傳與曝光,來吸引年輕人的選票,而經過監察院公布的政治獻金收支表指出,韓國瑜陣營上節目支付了31.5萬,而蔡英文陣營則支付了13萬,此舉資訊揭露出來後受到了軒然大波,許多人都將重點放在博恩是否收費,但核心的關鍵應該在於如何收費,以及收費後的選擇為何。

博恩夜夜秀的收入來源來自於現場的門票收入,以及網路廣告的分潤,但為了維持節目的運作與增加利潤,自然也會承接業配與商業合作,為了增加品質於節目長久,這點毫無問題,畢竟節目能長久才是關鍵,沒有人願意長期賠錢做節目,就像過去網紅joeman也曾經推出過脫口秀節目,但在不堪負荷長期虧損後也選擇停止脫口秀發展。

收錢從來不是問題,收了錢的後續選擇才是問題。

商業合作是否有揭露

過去傳統媒體在承接廣告時,下方都會標註「廣告」字樣,以供閱聽眾作為判斷標準,同樣網紅在承接合作時,也都會在下方告訴所有觀眾,這次的介紹是否有收費,或是有承接商品或利益交換。

當時撕髮正義的邱毅,在記者會上公布韓國瑜的電話,後來博恩在節目上打給本人,並且邀請他上節目的片段,可以說是韓國瑜來上節目的暖身宣傳片段,當時吸引了眾多的討論,就在於這一切的真、這一切的巧,但如今我們才發現,自始至終這就是一場「秀」,這是一場包裝精美且利用媒體曝光的一次宣傳,而觀眾卻不自知。

博恩夜夜秀
圖/ STR Network

至少我會認為這是相當不舒服的。

收費後對商品評價是否有所影響

一位網紅不受信任的最大關鍵,就在於是否因為收了錢就改變商品評價,明明糟糕到不行的東西,還硬要推薦給大家,只因為他自己能夠賺到錢,這絕對是最糟糕的事情。

韓國瑜對於台灣政治的傷害顯而易見,不只總統大選失利,從後續的高雄市長罷免,獲得超過市長選舉的投票就可略見一二,雖然我自己是博恩夜夜秀的忠實粉絲,但當時韓國瑜上節目時我仍然對此表達了我的擔憂與無奈。

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先來談韓國瑜陣營——韓國瑜上節目百益而無一害。

開場提到台下有超過90%的人都不喜歡他,甚至比例更高,我相信這件事情是千真萬確的,但韓國瑜能夠在去年縣市大選跌破所有人的眼鏡,就在於他有相當高的群眾魅力與話術能力,如果韓國瑜是直銷從業人員,保證短時間內就能成為藍鑽階級。

博恩在韓國瑜面前就像是吵著糖吃的小孩面對著大人,毫無招架之力。

博恩夜夜秀
圖/ 鬼才阿水Awater

當韓國瑜用著四兩撥千斤的方式回答問題,用著這年紀少見還算流暢的英語來溝通,在脫口秀現場談笑風生,本來討厭他的人他一點都不在意,只要這次的表現能夠觸及到中間選民對他產生好感,在投票日當天衝動蓋票給他即可。

韓國瑜上節目擁有極高的討論度、陌生的觀眾族群、點閱成效、曝光效益、媒體專題,各方面綜合來看,來讓韓國瑜上節目都是選前最成功且明智的決定。

但對我而言,這是件非常令我焦慮且擔心的事情。

今天多少年輕觀眾,因為看到了韓國瑜的風趣幽默,韓國瑜可以接受開玩笑的大氣,確定將選票投給韓國瑜,這每一張票都是因為博恩而來,而這個選擇讓博恩賺到了錢,賺到了流量,卻真正的傷害台灣。

只用錢做為合作考量,最終合作對象就會糟糕透頂

當網紅還在求生存階段,或是貪心想要多賺點錢,即使面對不想要合作的對象,只要收費標準開高一些,對方願意支付就還是願意合作,最終網紅失去格調,更失去了支持者的信賴度,其中博恩有一集節目就令我相當印象深刻——〈誰~張瀚天〉

當時我看完這集節目時,我真心不理解這個人到底是誰,後來才知道這位有販毒前科的地方派系,在地方選舉上惡習不斷,負面評價低落,這個人也並未擁有任何知名度,卻能上到博恩夜夜秀曝光的唯一關鍵,就在於這個人能夠支付薩泰爾娛樂所開出的價碼。

至於有人詢問,為何蔡英文與韓國瑜的收費價碼不同,答案顯而易見,創作者在選擇合作對象時,本來就會考量到對方的品牌知名度、正面形象、是否適合自己觀眾等因素,今天蔡英文與博恩的節目多數都是年輕人,自然願意以促成這次合作為主,在價格上就有相當高的談判空間,而韓國瑜目的是為了曝光與選票,支付多一點的費用也要來上節目。

博恩夜夜秀
圖/ STR Network

因為值得,因為划算。

至於宋楚瑜為何不用付錢,我們排除掉沒有正確申報這個可能性外,唯一的可能性就是三位候選人已經有了蔡英文與韓國瑜,許多觀眾敲碗希望能夠蒐集完三顆寶石,最後才與宋楚瑜與于美人有了合作節目的機會。

在我經營粉專剛滿15個月的現在,粉絲的快速成長的確也讓我幾乎這幾個月每天都有1-2個的商業合作邀請,但攤開過去我的合作對象,只有像是白蘭氏雞精,家電廠商等合作,其他的絕大多數都是婉拒,我也知道我如果都承接,我也能賺得缽滿盆滿,不用像現在白天要上班,晚上還得要直播,搞得自己每天睡不到五個小時。

但我只想愛惜自己的羽毛,我寧可大家透過直播來看我,至少直播內容我準備的相當用心,我收到每一分支持我都收得心安理得,我也不會為了想要多賺錢,在許崑源過世時,跑去現場直播消費死者,只為了多賺那五千、一萬的斗內(Donate,意指贊助、捐獻)。

善良從來都是一種選擇,我只是選擇了最傻的一種。

最後我就想要公開詢問柯文哲與其黨羽,過去柯文哲曾經向媒體表示,蔡英文花費百萬上網紅節目,但在博恩夜夜秀的三季節目中,柯文哲是唯一一位上過兩次節目的來賓,請問他本人是否支付了百萬?他的價格比韓國瑜還貴,是否也意味著其本人的評價比韓國瑜更低?

另外我就想要問這些鋼鐵柯粉的粉專們。

請問為何一周過去,你們的粉絲人數不增反減,你們卻還有辦法每天發文攻擊藍綠,這麼大的發文量,請問你們工作團隊裡面有多少人?你們都不用上班嗎?你們都不用顧及品牌形象來靠承接業配維生嗎?

還是網軍的工作就是每天發文攻擊柯文哲以外的政敵就能賺錢,不需要跟我一樣這麼辛苦這麼傻,每天還辛辛苦苦地回覆留言,說別人都是1450、是網軍,結果自己最爽就靠罵別人就能賺錢。

超越藍綠?呸!

爛過藍綠還差不多,攻擊別人政二代,結果政黨名單攤開酬庸政二代,還安排商界的人馬,對一個1280吃到飽斤斤計較,還要把人抓出來,結果大巨蛋的事情就是查無不法,對遠雄的罰款輕到不行。

你想當呂布?我看你連潘鳳都當不起。

可憐哪。

責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:鬼才阿水Awater Facebook

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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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