Clubhouse新用戶大跌9成!為何語音社群會在一年內快速「涼掉」?
Clubhouse新用戶大跌9成!為何語音社群會在一年內快速「涼掉」?

Clubhouse是一個直播形式的語音App,2020年3月出現在iOS平台。在新冠疫情爆發時,Clubhouse吸引許多人的興趣。到了2020年5月份,Clubhouse的估值已經達到1億美元。不到一年時間它的估值便衝到40億美元。透過平台能與馬斯克對話,與Robinhood CEO Vlad Tennev交流,許多聽眾追隨,新聞跟著報導。最開始時產品實行邀請制,因為太多人想進入,eBay甚至開始出售名額。

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圖/ Shutterstock

熱潮過後,Clubhouse漸漸就冷了下來。根據Sensor Tower的數據,2021年2月Clubhouse的下載量達到960萬,到了2021年4月卻降到92.2萬,降幅90%。

隨後Clubhouse推出Android版本,2021年5月份和6月份恢復成長,成長動力主要來自印度。

然而,兩次成長高峰都只是短期的。 2021年7月,Clubhouse拋棄邀請制,平台向所有人開放。Clubhouse能繼續繁榮下去嗎?不清楚。到8月14日,Clubhouse仍然是App Store流行度排名第35位的社交App,比Grindr、OkCupid高一些,比Wink、Tagged弱一點。

宣傳與補貼

宣傳能讓一家消費社交創業公司走向成功,也能讓它走向失敗。社交App的用戶越多,自然價值也就越高。宣傳的好處是吸引新用戶,這讓網路更有價值,從而進一步吸引更多人。

Benchmark一般合夥人Sarah Tavel認為宣傳是一種補貼或一種稅。有了補貼,創業公司(或者VC)就可以支付交易成本的一部分,推動市場流動性,讓小規模市場如同一般規模一樣運行。對於按需服務提供商(比如DoorDash、Lyft、Uber)來說這是一種流行策略。在疫情大流行之前,你花12美元坐Uber可以從A點到B點,如果選擇人力拉車要20美元甚至更多。通過吸引新用戶,宣傳就像一種補貼,它鼓勵不會自然發生的行為發生。

補貼和宣傳也有區別,那就是控制。你可以上調或者下調補貼,但宣傳是無法調控的。公司無法控制宣傳,這樣就給企業帶來營運挑戰。Sarah Tavel是這樣解釋的:「在網路進化初期宣傳可能會毀了它,因為在最初的時候你很難知道一旦補貼取消消費者是否還願意參與。你會冒著風險優化錯誤的事情。」

還有一個風險也值得警惕,在流量的壓力下產品可能會崩潰。宣傳吸引到新用戶,但糟糕的產品體驗可能會導致他們逃離。正因如此Sarah Tavel認為在產品真正成熟之前應該盡力避免過多宣傳。

** 另外宣傳也會吸引競爭。如果你找到一個金礦,最好在告訴別人之前自己先挖一條護城河。 **

快速抄襲

最開始時Clubhouse的確成功了,但它可能會因此失敗。 Clubhouse是一個很好的例子:宣傳刺激了競爭。 Facebook、Spotify、Twitter財大氣粗,它們有更強大的工程師團隊、有更多用戶、生怕失去用戶。這些平台對Clubhouse的反應向我們證明它們能以多快的速度消除威脅。

Snapchat Stories就是經典的「抄襲案例」。 2013年10月時平台推出Snapchat Stories,當時Snapchat的下載量約為6000萬,每月活躍用戶3000萬。現在所有人都抄襲Snapchat Stories,包括Facebook、Instagram、LinkedIn。

幸運的是Snapchat是一家多樣化公司,競爭對手花了一段時間才推出複製版本的Stores。例如,Instagram等了34個月於2016年8月推出相似功能,而Facebook等了41個月,2017年3月才推出。 Twitter和LinkedIn於2020年推出克隆版Stories。雖然這些公司模仿Snapchat,但它們留下了時間給Snapchat發展創新。

Clubhouse就沒有那麼幸運了。對手抄襲的速度很快,市場留給Clubhouse的時間只有幾個月,然後直播語音功能就出現在其它App上。

2021年3月Discord推出Stage Channels——在Clubhouse出現後僅一年。5-6月之間,Facebook、Slack、Spotify、Twitter都推出自己的直播語音功能,也就是說,Clubhouse要與總市值超過1.2萬億美元的企業競爭。這就是宣傳的壞處。

網路效應是雙面刃。一張網路的價值與連接到網路的用戶數的平方成正比。越多用戶加入越有價值。大型消費社交網路公司都知道這條定律,它們拚盡全力招攬用戶,爭取用戶注意力。和Snapchat Stories一樣,Clubhouse的早期宣傳傳達一個訊號,它向產品團隊發出消息:要就整合熱門功能,要就承受失去用戶或用戶注意力的風險。

功能而非產品

在賈伯斯的眼中Dropbox只是一個功能,不是產品。消費社交網路公司認為Clubhouse就是Dropbox 2.0,社交語音只是一個功能,它無法成為可行的獨立業務。

2021年3月至6月,市場上出現眾多的Clubhouse競爭者:

  • Slack Huddles:2021年6月Slack推出Slack Huddles,它試圖複製簡短自發對話功能。
Slack Huddles
Slack Huddles
圖/ Slack Huddles
  • Spotify Greenroom:它是一個獨立App,允許用戶加入或者主持直播語音交流空間。 App專注於文化、娛樂、音樂、體育等內容。現在Spotify Greenroom聊天室的參與者最多只能達到1000人,相信未來會再擴張。 Spotify Greenroom擴充了使用者的戰略,空間主持人可以使用聊天室去廣播消息。

  • Twitter Spaces:2020年年末時Twitter開始測試Spaces,2021年5月推出。只有擁有至少600位關注者的帳號才能開設Spaces。 Twitter甚至將Spaces放在動態消息頂端的黃金位置,由此可見它對直播語音功能有多重視。未來它還準備增加Ticketed Spaces功能,讓大家更容易賺錢。

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Twitter Spaces 通話時會進行錄音,並且保留音檔至少30天,同時也會提供給主持人。

困在Rock和Dropbox之間

Clubhouse做的是同步內容,它需要解決一個難題:獲得關鍵用戶。要想成功,Clubhouse不只要驅動流量,還要在特殊時間驅動。你沒有去,你就錯過了。 FOMO(錯失恐懼症)可以成為獲取客戶的策略,但隨著競爭的升溫,這樣的策略很脆弱。

Clubhouse只有「直播語音」一種贏的手段,再無其它。其它大平台不一樣,比如Spotify,它有音樂、直播、Podcast,為創作者提供一種選擇,讓他們可以建立自己的直播間,將直播間變成Podcast,這對Spotify來說是一種很好的策略。同樣的,Facebook、Twitter也有其它營收來支撐。它們不必靠直播語音贏,只要保證現有用戶不流失就可以。

最近Clubhouse與TED Talks簽約,拿到獨家內容,也增加名為Back Channel的功能,以閒暇對話去豐富直播語音,讓用戶有更多的理由訪問Clubhouse,停留更長的時間。這樣的想法固然是對的,但Clubhouse的優勢並不是很充分。例如,在過去2年裡,Spotify投入巨資獲得獨家Podcast內容,Facebook為創作者提供更多資源。

即使是在最好的環境下從零打造一片網路也是困難的。競爭讓Clubhouse舉步維艱。今天的Clubhouse就是一間空酒吧,外面沒有人排隊。它與Facebook、Spotify、Twitter競爭,對手有足夠的資源讓Party繼續下去,Clubhouse未必有這樣的實力。

本文授權轉載自:36氪

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責任編輯:傅珮晴

關鍵字: #Clubhouse
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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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