加51元HBO GO看到飽!CATCHPLAY、HBO破天荒聯手,會是台灣OTT的未來嗎?
加51元HBO GO看到飽!CATCHPLAY、HBO破天荒聯手,會是台灣OTT的未來嗎?
2020.07.16 | 3C生活

不少CATCHPLAY+用戶近日都發現,平台悄悄地增加了一個「HBO GO」專區,讓人霧裡看花,如今謎底終於揭曉。

CATCHPLAY官方正式宣布,4月才剛剛登台的HBO GO,內容在15日全數上架到CATCHPLAY+,並成立了一個「HBO GO」專區,倘若消費者同時想看兩個平台的內容,透過一個帳號、一個付費方案,在一個平台上就能達成。

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這是台灣第一次有業者把HBO GO的內容整合旗下,並設有不同觀看需求的資費方案。
圖/ CATCHPLAY

這一史無前例的合作,打破OTT業者堅守的「平台」框架,開創了全新的商業模式。但是,對於消費者來說,好處究竟是什麼?為什麼登台才剛滿3個月的HBO GO願意這麼做?

兩個平台都訂閱,有比較便宜嗎?

「這跟HBO有些內容已經上架到自己的平台,再授權給CATCHPLAY完全不是一個層級,我們是和HBO GO在亞洲的中央資料庫,直接進行系統串接。」CATCHPLAY集團執行長楊麗貞解釋。

換句話說,《冰與火之歌:權力遊戲》、《西方極樂園》、《核爆家園》⋯⋯等等,不是只有「部分」HBO GO內容上架到CATCHPLAY+,而是「全部」內容都在上面,哪怕是配合美國時間,一部新片在台灣凌晨一點上架,CATCHPLAY+的上架速度也完全和HBO GO本身完全同步。

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在資費方案選擇中,可以分開個別訂閱兩種內容,也可以合在一起訂閱。
圖/ CATCHPLAY
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原先的CATCHPLAY+的用戶,可以直接升級購買方案,等於多加了51塊,就能看HBO GO。
圖/ CATCHPLAY

打開CATCHPLAY+如今的資費方案列表,可以看到,有購買單看HBO GO的149元方案,也有單看CATCHPLAY+的199元方案,但如果兩個內容都要看,則每月250元、相當於打了近6折。

楊麗貞透露,這一定價設定,其實參考了Netflix的訂閱方案,最低為270元,而中間折抵給消費者的優惠,則是由CATCHPLAY自行吸收。

CATCHPLAY+於2016年起,前後在台灣、印尼與新加坡三地上線,如今註冊會員達600萬、付費用戶則破百萬,官方預估從正式與HBO GO合作的第一天起,新用戶成長動能將增加50%。

三年前就開始談合作,但HBO為什麼願意點頭?

HBO的自製影集,一直表現亮眼,但除此之外,兩間公司的強項一直都是「電影」,強強聯合後,對電影迷來說無疑是好事一樁。但雙方合作的契機,卻是始於去年推出的「神劇」——《我們與惡的距離》,當時由CATCHPLAY和HBO共同奪下全球版權。

「這件事情雖表面看起來非常的光鮮亮麗,但其實我們從兩、三年前就開始籌備,中間經歷了HBO賣給AT&T,管理階層有改變,很多東西要重來、重談、重新考慮,一波三折。」

正因為有了《與惡》的基礎,當HBO Aisa萌生尋求業者合作的想法時,第一個想到的就是CATCHPLAY。雖然在亞洲,台灣不是第一個和HBO合作的案例,在新加坡,HBO已經和Mediacorp有過類似的合作,但只有單一方案可選擇,和台灣推出的「高自主選擇」方案不一樣。

CATCHPLAY集團執行長楊麗貞
CATCHPLAY集團執行長楊麗貞向媒體透露合作始末與目的。
圖/ 唐子晴攝影

從OTT元年走到百家爭鳴,毫無疑問地,OTT平台業者始終希望能用「內容」,把用戶綁在自己的平台上。被問起為何HBO Aisa願意採取這種合作方法,雖然楊麗貞並未正面回應,但若觀察HBO Aisa在台灣的營運情況,就能略知一二。

HBO在台灣的有線電視頻道代理商為永鑫多媒體,知情人士透露,剛剛上架的HBO GO,也是由他們代理營運,並沒有專門團隊經營,推廣力度有限。

「台灣市場並不大、投入資源也有限,想要自己推廣HBO GO,可能不是那麼容易,如果採取和其他平台合作再拆帳的方式,回收更快。」

CATCHPLAY要開OTT的「outlet」,HBO GO是第一間店

然而,這只是楊麗貞對於未來佈局下的第一步棋,她的終極目標,是要打造台灣OTT的「大平台」,讓業者一起結盟打仗。

「在OTT這樣競爭的時代,台灣一個小小的彈丸之地,就有20幾家業者,大家要怎樣活下去?與其一直打來打去,不如各自整合資源和內容,讓觀眾有更好的使用體驗。」

楊麗貞把CATCHPLAY的平台,自詡為一座「outlet」,而HBO GO則像是「店家」,有了這一個「超級大咖」率先進駐,希望任何業者都能在上面開一間「分店」,吸引更多用戶、賺取更多營收。

她透露,CATCHPLAY+如今算是一個開放式的平台,業者上架後,將擁有完整的片單策展空間,可以自己排片,官方也將提供各種即時數據:網路使用量、多少人購買、使用時長⋯⋯等等,並且也能一併將作品,推向CATCHPLAY深耕已久的東南亞。

「過去你只開一家婚紗店,要吸引人上門得花很大的力氣,但是,如果大家都把婚紗店統一開在愛國東路上、開上一整排,想拍的人就會集中去這裡找,一排婚紗店一次看到飽,這就是我想做的,是一個企圖心很大的夢想,但是我願意努力看看。」

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #OTT
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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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