打破新創團隊「人對了」的迷思!Quibi的黃金組合為何還攻不下Netflix?
打破新創團隊「人對了」的迷思!Quibi的黃金組合為何還攻不下Netflix?

剛開始接觸新創的時候,常常聽前輩們說「人對了,就對了」;在閱讀一些文章、書籍以及故事的時候也常常看到,有一些投資人(特別是天使投資人)在做投或不投的決定時,創業團隊的組成具有決定性的影響。

這幾週讀過一些Founder-Market Fit的資料以後,「人對了,真的就對了嗎?」,我心中的疑惑越來越大。「對的創業團隊」跟「創業順利成功」之間似乎還是少了點什麼,也或許少了的還不只是一兩個要素(創業成功有這麼簡單就好了)。

剛好最近有個例子可以用來講講Founder-Market Fit的重要。

用「含著金湯匙出生」來形容Quibi,似乎一點也不違和。發音取自Quick Bites(快速咬一口)的Quibi是一個提供好萊塢等級高品質內容的短影音(Short-Form Video)串流平台。透過不超過10分鐘的高品質影片和連續劇,Quibi讓用戶能在通勤、短暫空閒的時間內,快速看完一集不同類型的優質內容;相對於過往持續時間較長的影視內容,Quibi想開創一種新的「說故事方式」以迎合當前年輕族群上網及娛樂的習慣。

儘管於2020年4月才在美國及加拿大正式推出,Quibi卻早已因傑弗瑞.卡森伯格(Jeffrey Katzenberg)以及梅格.惠特曼(Meg Whitman)兩位創辦人而備受注目,甚至在正式上線前就已募集了包括迪士尼、索尼、華納、米高梅、BBC Studios以及阿里巴巴等影視或科技巨頭17.5億美元的資金(約合525億新台幣),用以製作好萊塢等級的內容,所以用含著金湯匙出生的說法一點都不過分。

傑弗瑞.卡森伯格曾於1984至1994年擔任迪士尼影業集團(Walt Disney Studios)的主席,傑弗瑞在位期間不僅重振了真人電影部門(Liveaction Division)以及動畫部門(Animation Division),更製作了包括小美人魚、美女與野獸、阿拉丁以及獅子王等熱門電影;離開迪士尼後,傑弗瑞與史蒂芬.史匹柏(Steven Spielberg)以及大衛.格芬(David Geffen )共同創立夢工廠動畫公司(DreamWorks SKG),也創造出馬達加斯加、功夫熊貓、史瑞克以及馴龍高手等膾炙人口的動畫電影。

而出身矽谷的梅格,過去曾任eBay以及HP的執行長,對於技術與創新有著相當深厚的經驗。從兩位分別具備好萊塢的製作長才以及矽谷科技實力的創辦人,不難想像Quibi一登場就受到的注目。

不過,Quibi問世後的表現可能不如兩位創辦人、投資人以及市場所預期。

2020年4月6日推出的Quibi首日下載量約為30萬次(上線一週後下載量達170萬),僅為2019年11月Disney+上線首日400萬次下載量的7.5%,與所想要挑戰Netflix的理想似乎也還有一段不算短的距離。

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而Quibi所面對的窘境還不止於此,2020年初的新冠狀病毒(COVID-19,俗稱武漢肺炎)使得大多數的美加使用者都只能關在家裡,讓原本只打算提供使用者在行動裝置上觀看的Quibi,也不得不在上線後宣布預備加入螢幕鏡射(Screen Mirroring)的功能,滿足使用者可以透過家裡的大螢幕觀賞短影片。

根據數據分析公司Sensor Tower於2020年7月初所公布的數字,在三個月免費試用期過後,僅有不到10%的初始用戶轉換為付費用戶(每月有廣告版的訂閱費為4.99美元,無廣告版的訂閱費用則為7.99美元),預估至2020年底付費訂閱戶最多將不足200萬,這與Quibi訂下的首年740萬付費訂閱用戶的目標,差距甚遠。

在訂閱用戶無法進一步增加,同時又為了製作優質內容得不斷燒錢的挑戰下,Quibi勢必得面對資金有可能燒光的問題。

面對不甚亮麗的表現,傑弗瑞將問題歸咎於新冠疫情,而梅格則依舊對Quibi的前景深具信心,甚至認為受限於疫情的居家時光是短影片的一大商機,而Quibi第一年的廣告版面也早已售罄。

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或許現在就對Quibi的成功與否、存續與否做出判斷有點太早,不過從某些角度來看Quibi可能沒做好哪些事,或許較具建設性:

首先,Quibi所具備的好萊塢及矽谷的優點似乎沒有充分地結合,Quibi的TurnStyle技術確實讓使用者在手機螢幕上觀看短影片有了一種全新體驗,可是這樣的技術缺乏相對應的「亮眼內容」來展現,對使用者按下「訂閱鈕」並輸入信用卡資料,有著決定性的影響。

其次,儘管Quibi號稱以年輕族群作為目標客戶,但卻刻意禁止使用者使用「螢幕擷取(Screenshot)」;面對一個以「分享(Share)」為樂的網路世代,Quibi的做法無疑掐緊了自己的咽喉,也斷絕「口碑行銷」或是「病毒式行銷」的可能。

最後,就是Founder-Market Fit的問題了,傑弗瑞與梅格的黃金組合毫無疑問的是Quibi所具備最重要的資產,不過在自身所屬的行業待越久,就越有可能因為這個行業所具備的領域知識,而成為進入其他行業的阻礙。 好萊塢傳奇製片的傑弗瑞以及深具矽谷技術經驗的梅格兩人在過往所處的行業,都曾創造出令人難以超越的紀錄;不過在進入一個全然不同的「新市場」,兩位創辦人過往的經驗卻反而可能是Quibi成功的阻礙。

或許現在就宣判Quibi死刑還言之過早,不過面對這個黑天鵝到處亂飛的2020年,顯然Quibi所面對的道路依舊充滿危機。

責任編輯:陳建鈞

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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