Facebook虛擬頭像為什麼爆紅?
Facebook虛擬頭像為什麼爆紅?

前兩天大家的Facebook應該都被大家自己創的Facebook虛擬頭像洗版了吧?大家有沒有想過,為什麼這個虛擬頭像會突然紅起來呢?有沒有發現,經過短暫的大紅,突然又比較少人在玩了呢?

其實這是常見的產品「遊戲化」機制帶來的結果,但是要成功,還是要有一些前提呢!以下從產品設計的角度,來分享虛擬頭像爆紅的幾個原因。

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先介紹一下什麼是遊戲化,推薦大家觀看遊戲化大師周郁凱在TED的演說《Gamification to improve our world》,他分析「遊戲設計的元素和原則,是如何放入非遊戲的內容中,引發人們的興趣甚至上癮」,以下的分析也是採用他的遊戲化八角架構。

融入創造的過程,增加個人化的參與感

你有沒有玩過寶可夢?在寶可夢遊戲的一開始,你可以先「選擇」你的隊伍、「選擇」你的衣服配飾,搭配出自己想要的樣子,並「選擇」一隻要跟隨自己的初始寶可夢。

這些「選擇」,都是一種「創造」,創造出網路上一個能「代表自己的」形象,這是不是跟Facebook的「虛擬頭像」很接近呢?

虛擬頭像選擇不把你的頭像虛擬化,或是讓你直接選幾個能代表你的結果,而是讓你選擇臉蛋、頭髮、身形等等,融入了「創造」的過程,在心理學上,人們會對自己創造的東西給予更高的評價。

facebook虛擬替身
Facebook的「虛擬替身」操作簡單、易於分享與創造個人化的特性,一推出便引起不小的話題,也吸引許多臉書使用者跟風。
圖/ facebook虛擬替身/數位時代製作

有個共創的經典案例是,美國曾經有間公司推出了一款「蛋糕粉」,號稱超級簡單,只要加水拿去烤就能做出蛋糕,但是這款蛋糕粉一直賣不好,美國心理學家歐內斯特發現,蛋糕粉的滯銷是因為實在太簡單,家庭主婦沒有那種「親手做」的感覺。最後他們把蛋糕粉內的蛋去掉,步驟上主婦需要「打一顆蛋進去攪拌」,才能做出好吃的蛋糕,這個改變讓蛋糕粉銷量一飛衝天,因為主婦其實要做蛋糕,就是想要那個「自己做的成就感」,如果太簡單,那不如去外面直接買蛋糕了。

操作過程流暢,容易上手,也能方便分享

但是這個製作也不能太困難,或是做出來的東西美醜差很多,會影響上傳分享的自信,因此Facebook的「選擇」設計就非常棒了,它讓大家可以點一點就做出想要的樣子,而且樣子的結果不會差太多,不管怎麼亂選,都不會醜爆不想分享。

而且它的整體流程很順暢,當你看到其他人的虛擬頭像,直接點選旁邊的按鈕,就能做一個自己的,製作過程也是單純點選就好,然後做完就能直接分享,非常容易,找不到失敗的理由。

追求社群認同與跟風,成功引發流行效應

遊戲化的另外一個機制,就是「社群影響與關聯」了,其實即使沒有虛擬頭像,你會發現只要換頭像,就能引來很多讚,虛擬頭像是自己創造的一個有趣形象,更容易得到讚了,做起來容易,而且因為心理學的關係,大家會覺得自己做的特別有趣好看,當然就要發出來騙騙讚了。

而且當很多人都在做,跟風效應就會起來,大家也會想玩玩看,想知道自己做出來的會是什麼樣子,大家會有什麼反應。

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不過這邊有點尷尬的一點是,跟風是雙面刃,因為大家一方面喜歡跟風,一方面又希望自己與眾不同,因此當跟風的狀況到一個高峰之後,反而就不會有人想再跟了,這也是為什麼這個虛擬頭像之亂,只維持了一兩天,現在Facebook上是不是又安靜下來了呢?

同時也是因為這個設計特別簡單,能變化的不多,所以當大家都po過一輪後,自己好像也做不出什麼太過特別的,大家看乏了,按讚人數也少了,導致快速退燒。所以說跟風是兩面刃呀!

以上是快速的產品設計心理學分享,我還來不及做出我的頭像,這風潮就消散了,現在我也不好意思po了,傷心!

責任編輯:陳建鈞

(本文由Evonne Tsai授權轉載自其Medium

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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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