潮牌Yeezy新Logo太像沃爾瑪,被告上法庭!為何大公司的Logo都越來越像?
潮牌Yeezy新Logo太像沃爾瑪,被告上法庭!為何大公司的Logo都越來越像?

提及Yeezy,大多數人想到的可能是「肯爺」Kanye West和椰子鞋(Yeezy Boost),作為球鞋市場中價格漲幅最大的的球鞋之一,Yeezy創造了一個又一個新的紀錄。

Red October Air Yeezy 2
Red October Air Yeezy 2曾以1640萬美元的價格成交。
圖/ 愛范兒

更特別的是Yeezy和Supreme等常見時尚潮牌不同,無論是和Adidas還是Nike合作推出的產品,大多都是展示聯名品牌而非自己的Logo,可見肯爺對自家設計的信心。

不過這一情況可能要改變了,肯爺打算今年為Yeezy推出一個新Logo,消息一出很快引起了不少討論。

其中討論度最高要屬「抄襲」事件,Yeezy新Logo和超市品牌沃爾瑪的Logo有點像,甚至於最近沃爾瑪直接把Yeezy告上了法庭,兩家正式對簿公堂。

Yeezy Walmart Logo
左為Yeezy新Logo,右為沃爾瑪Logo
圖/ 愛范兒

「抄襲」還是相似?

一切還要從去年肯爺和Gap的合作推出的Yeezy服飾品牌開始說起,和Yeezy鞋不一樣的是雙方合作的服飾品牌並非立足於高端,而是更偏向大眾。

據Yeezy品牌設計工作室,他們將以親民的價格,為男士、女士及兒童提供現代、精緻的基礎款,隨著雙方合作的消息公佈,各大社交媒體上瞬間被「不用搶破頭,人人買得起的Yeezy要來了」這樣的言論席捲。

其實早在2015年,Yeezy就推出過系列服飾產品Yeezy Season 1,價格在600美元到3000美元不等。

Yeezy Season 1採用了時尚服飾行業少見的弱化Logo風格,衣服並沒有加上一個巨大的、辨識度極高的Logo,最終銷售結果也算不上很好,椰子鞋能很快賣完,但服飾卻沒有。

或許是為了解決這一問題,宣布與GAP合作後,肯爺就計劃為Yeezy品牌推出一個新Logo,今年5月份左右有媒體報導了新Logo的造型,很快沃爾瑪就注意到了,並向美國專利及商標局提出了抗議,最近兩家甚至因此對簿公堂,你來我往互不相讓。

Yeezy
圖/ 愛范兒

早在2007年,沃爾瑪就已經用上了現在我們經常看到的花火圖案Logo,Yeezy的新Logo則是由8根虛線組成的花型Logo,兩者在結構上的確有點相似。

但在Yeezy看來虛線的造型和數量更多的虛線,明明和沃爾瑪Logo有著極大的差別,普通人根本不會將兩者混為一談,也不會影響沃爾瑪的Logo。

沃爾瑪並不這麼想,在它看來Yeezy的新Logo和自家Logo很像,更重要的是Yeezy是一個複雜多變的品牌,肯爺作為獲得過21座葛萊美獎杯的饒舌歌手,本身就自帶流量屬性,他本人和Yeezy都曾是大品牌的聯名對象。

也就是說除了和GAP合作,Yeezy的新Logo還有可能通過聯名的方式出現在各種地方,成為沃爾瑪的競爭對手,影響沃爾瑪Logo的辨識度。

另一方面,沃爾瑪認為兩個相似的Logo容易讓人誤以為兩者有一定聯繫,尤其是Yeezy新Logo出現在包裝袋、廣告牌上時。

Kanye West.jpg
Kanye West
圖/ Twitter/@kanyewest

兩家各有各的理由,究竟Yeezy的新Logo算不算抄襲,可能還要第三方機構美國專利及商標局來決斷,不過這種商標Logo糾紛往往容易拖很久,就算其中一家敗訴仍然可以選擇繼續上訴,也因此部分公司遇到這種情況都採取了和解調整的方式。

實際上這種Logo相似的抄襲爭議並不少見,大公司們的Logo越來越像了。

Airbnb在2014年發布的Logo和科技公司AutomationAnywhere的Logo很像,最終兩家商議之後AutomationAnywhere更換了Logo。

從左至右分別為AirbnbLogo,AutomationAnywhere曾經的Logo和現在使用的L
從左至右分別為AirbnbLogo,AutomationAnywhere曾經的Logo和現在使用的Logo
圖/ 愛范兒

事情並沒有就此結束,2019年美國百貨公司西爾斯(Sears)推出的新Logo又和Airbnb Logo相似,只不過這次兩家都沒有調整Logo。

希爾斯百貨
希爾斯百貨Logo
圖/ Sears

為什麼大公司們的Logo越長越像?

如果你有觀察過,想必會發現科技公司們或多或少都有更換Logo的經歷,而且越換越像了,Google、Spotify、Pinterest等都是案例。

這背後是科技公司們快速發展,部分傳統公司10年才能完成的事情,科技公司可能只要一年,Google等公司超高的發展速度也意味著它們面對的用戶量在飛快地成長。

當面對的群體量快速成長,面對人群發生變化後,為了適應不同人的喜好以及更加精準地傳達公司壯大後的狀態,科技公司們往往需要更換新的Logo,而環境的變化又促使它們在設計呈現Logo時做出相似的選擇。

網路改造生活的同時,也改變了我們周邊的環境,螢幕增加就是一個明顯的變化,作為資訊呈現的物理媒介,它以手機、電腦、戶外廣告大螢幕等多種方式包圍著我們。

資訊傳遞的速度和豐富度都獲得了極大地成長,資訊量暴增乃至過載的結果就是人們耐心降低,一段影片前幾秒不夠吸引就會被滑掉,一篇文章打開看完第一段就關掉的情況太常見了。

更快、更精準成為了Logo設計的要求之一。

在這種情況下,扁平化、簡潔圖標的優勢就展現出來了,Siegel+Gale設計公司的創意總監Howard Belk認為,改用更簡化的Logo是大公司追求簡潔又直接的表現:

他們想要一致性極高的品牌形象,一套緊密相連的體驗、形象和調性。當他們在審視app、網站或是互動界面的設計時,會盡量將其簡化。

這樣一來,他們就會逐漸將Logo裡更獨特的細節去掉。

以Google的無襯線體Logo為例,當去掉襯線體粗細不一的筆劃細節後,人們的注意力會回到內容本身,也就是Google字本身和它標誌性的四個顏色,Logo變得更簡單了,但傳遞的資訊更準確了,人們看到這個文字甚至藍紅黃綠四種顏色時就會想起Google。

google
圖/ google

這很符合現代環境,在盡量短的時間內看一眼,就能很好地辨別出Logo,同時這種風格在手機、電腦、影片、紙質刊物、廣告牌等內容媒介上的呈現通用性更強,足夠簡單往往也意味著容易排版,人們看起來也會很清晰。

這樣一來大家設計Logo的規則越來越相似,都是扁平化的抽象符號或是無襯線體。

扁平化、粗體效果的中性無襯線體的設計風格甚至已經成為了主流的標誌,科技領域的Google、Airbnb,時尚領域的Burberry等都是案例。

BURBERRY
圖/ 愛范兒

小眾公司經過快速發展成為主流公司時,往往會選擇更換Logo以面向更廣闊的受眾,而傳播環境的變化又導致大公司們選擇更精簡、通用性更強的扁平化或無襯線體字體Logo,再加上大公司對於自身主流地位的標榜,Logo設計呈現也就越來越相似了。

相似的設計規則,讓後來者越來越難「做」出一個好Logo

毫無疑問的是Logo是品牌定義中重要的一環,它既是品牌傳播重要的物料,同時也隨著品牌的發展和傳播不斷深化,這正是許多簡單甚至單調的Logo能向人們傳達複雜涵義的原因。

人們看到的不僅僅是Logo,更是一家公司產品、文化、服務帶給人們的深刻印象。

現在讓人們瘋狂追求的Nike「勾勾」Logo,最初並沒有受到甲方公司Nike的中意,甚至於只給設計師35美元設計費,人們喜愛的不僅是勾勾Logo,更是對於Nike產品和文化的喜愛,及愛屋及烏。

在整個傳播過程中,大公司在無意間創造了新的競爭優勢,相比中小型公司大公司在宣傳範圍、宣傳器度、宣傳類型上均具備優勢,產品乃至定製字體等行銷方式都會強化一家公司在人們心裡的印象,這些都會反饋到Logo上。

然而在扁平化的設計潮流下,大家都在用抽象符號乃至一套相似的規則設計Logo,這也就難免造成Logo相似,後來的中小型公司在設計Logo時既要遵循簡約、精確傳達的規則,又要避免和大公司Logo相似,設計和表達的難度在不斷提升。

畢竟一旦Logo相似,人們看到中小型公司的新Logo,反而會想起大公司的產品,甚至於還有可能要背上「抄襲」的罵名,被大公司一紙訴狀告上法庭。

同時,趨向統一的設計風格和規則,讓各家公司Logo越來越相似的同時,也加重了普通人的辨別難度。

本文授權轉載自:愛范兒 ifanr

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責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

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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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