「網路月老」Tinder在日本開便利商店了!浪漫限時出售,還有什麼亮點?
「網路月老」Tinder在日本開便利商店了!浪漫限時出售,還有什麼亮點?

前段時間,交友軟體 Tinder 在便利商店文化蔚然成風的日本,開了一家快閃便利商店,將浪漫限時出售。

是便利商店,也是約會地點

Tinder 的便利商店叫作「SwipeMart」,門面和名稱都很像全家(FamilyMart)。

Tinder store
圖/ ifanr

SwipeMart 位於東京澀谷中心街,離世界最繁忙的人行橫道之一澀谷路口不遠,周圍各式各樣的潮流商店鱗次櫛比,時髦青年絡繹不絕。

你要下載 Tinder 才能進店,22:00 後禁止未成年人入場。

店內售賣帶有 Tinder 特色的限定商品,包括食品、飲料和原創設計服裝。

便利商店最常見的美食,SwipeMart 都有賣。

適合分享的2人份 Tinder Chiki 炸雞,靈感來自全家的無骨炸雞 Famichiki,後者是日本最受歡迎的便利商店商品之一。

「青春 Sour」酒飲,含 5% 的酒精。

Tinder store
圖/ ifanr

Like Nope 三明治、Super Like 薯片、Boost 泡麵…… 則在命名中融入了 Tinder 的基本和高階功能。

Like 和 Nope,就是 Tinder 最經典的右滑按讚、左滑跳過;Super Like,會員功能,增加配對機率、延長對話時間;Boost,會員功能,提升個人資料瀏覽量。

Tinder store
圖/ ifanr

原創服飾有長袖 T 恤、內衣和襪子,同樣印上 Tinder 的各類元素,帶著街頭的潮流感。

如果你年滿 18 歲並訂閱了 Tinder 會員,可以免費獲得限定商品,但食物飲料和原創服飾各限領一種。

便利商店內還安了一個有趣的拍照亭,左滑重拍或右滑保存,類似在 Tinder 瀏覽資料時左右滑動。

Tinder store
圖/ ifanr

便利商店為期 4 天,從白天營業到凌晨。每晚 9 點,創作歌手、DJ 組合、流行說唱歌手、新銳藝術家團體獻上現場表演。

和 SwipeMart 活動類似的是,Tinder 還拍攝了一個以瞬間和青春為主題的便利商店劇情短片,畫面精緻綺麗,而音樂略帶厭倦氛圍。

片中,女主是一位按部就班、偶爾犯錯的便利商店店員,收銀時邂逅了幾位心動對象,瞬間超脫現實、如墮夢中,跳舞、放煙火、燭光晚餐、開摩托車衝出便利商店…… 在短片結尾,她嚼著飯糰刷著 Tinder,和心動對象再次配對。

限時便利商店和交友軟體,都在日常中捕捉轉瞬即逝的青春與浪漫,是意料之外情理之中的「天作之合」。

現在 SwipeMart 已經關門,就像何志武說的那樣:「在每個東西上面都有一個日子。」

但從網上的熱烈反饋來看,SwipeMart 或許會越來越多,如同 Tinder 的原意「火種」,散佈到城市各處。

不只「看臉」

疫情以來,面對面的聚會不可避免地減少,線上生活前所未有地增加。

身為約會交友 app 的 Tinder 也希望,走出陰影的人們能在便利商店閒逛和相遇。這就是為什麼,Tinder 選擇在年輕人扎堆的澀谷中心街開設 SwipeMart。

Tinder store
圖/ ifanr

講故事、玩情境、送周邊…… 對於老牌「看臉」交友軟體 Tinder,闔眼緣的配對和快速的聊天早已不夠,不管是「一期一會」的線下,還是作為主場的線上。

2020 年 1 月至 2021 年 2 月,大多數人足不出戶的時候,Tinder 做了使用者調查,發現他們的使用者仍然渴望連結,只是具體的需求改變了。

在過去,使用者使用 Tinder 往往奔著線下見面,走「左右滑、配對、約會、建立關係」的線性軌跡;但現在,Tinder 需要呈現更全面、立體的個人資料,讓使用者可以線上上就更好地瞭解彼此,甚至建立虛擬關係。

需求的改變推動了功能的變化。疫情讓線上約會放慢了速度,交友軟體是時候為人們提供更多的工具展示更多維的自己。

2020 年 7 月,Tinder 推出了面對面視訊。一份 2021 年初的研究報告顯示,近 50% 的 Tinder 使用者進行了視訊聊天,40% 的使用者計畫在疫情結束後繼續使用視訊。

最近,Tinder 又上線了「狗狗伴侶」功能。據統計,60% 的 Tinder 使用者更可能與個人資料里出現狗狗的推薦對象相配對。因此,Tinder 與美國各地的流浪狗收容所合作,為使用者合成與當地收容所狗狗的合照,也為等待收養的狗狗贏得更多關注。

還有一個非常有趣的趨勢,許多使用者希望透過交友軟體找到朋友,而不僅僅是約會。

Tinder 調查發現,疫情期間,60% 的使用者登錄 Tinder 是因為「感到孤獨並想與人交流」,40% 的使用者想透過 Tinder 遇見「新的和不同的人」。

2020 年和 2021 年的 4 月,Tinder 免費提供了會員功能 Passport,使用者可以自由選擇定位進行配對和聊天,而不僅僅是基於本地,因為他們看到「世界各地的人們與其他人建立聯絡的人數大幅增加」。

Tinder 泰國甚至製作了廣告,將一些含有性意味的詞語重新定義,比如將 FWB 解釋成 Friend With Board Game(朋友與棋盤遊戲)。總之,在戀愛或走腎之外,你可以用它來結交志趣相投的新朋友。

正如這則廣告的執行創意總監 Thasorn Boonyanate 所說:

我們的目標是,向 Z 世代使用者展示在應用程式上建立有意義的關係的無限可能性,無論是柏拉圖式的還是其他方式。年輕人有著非常多樣化的熱情,從遊戲、追星、衝浪滑冰,到發現新的餐廳和酒吧。

這就是線上交友變得越來越纖細而立體的表現。

類似地,Bumble 的尋找朋友選項 Bumble BFF 越來越受歡迎;Schmooze 基於 meme 梗圖配對,成就「笑點一致」的愛情;So Syncd 憑藉 MBTI 類型「擦出火花」;Dive 讓使用者透過角色扮演等互動遊戲更好地瞭解彼此。

Bumble
圖/ 極客公園

當誕生於 2012 年的 Tinder 左滑右滑走過 10 年,人們正在走向 「志同道合」的線上交友,不管是發展朋友關係還是戀愛關係。

離線才是目的

再真情實感的線上,終究替代不了觸手可及的線下。

一項 2021 年底的研究指出,78% 的單身人士都在經歷「交友軟體疲勞」,厭倦了向右滑動尋找愛情。

換言之,疫情以來,人們比任何時候更渴望在現實裡相逢。

據交友軟體 Inner Circle,英國四分之三的單身人士仍然更喜歡線下見面。

和調查結果不謀而合,Inner Circle 的一大噱頭就是在全球城市舉辦各類線下活動,為「厭倦了 Tinder」的單身人士提供「真實、細緻和走心的約會」,比如在布宜諾斯艾利斯慶祝城市藝術節,在阿姆斯特丹共享電影和雞尾酒。

2011 年面世的 Hinge,與 Inner Circle 類似,相信線下是交友軟體的終點,甚至做得更決絕。

作為交友軟體裡的一股「清流」,Hinge 少有地呼籲長期關係。創始人 Justin McLeod 認為,交友軟體應該專注於讓人們離線,Hinge 的 slogan 便是「旨在被刪除」(Designed to be Deleted)。

在 Hinge 的 YouTube 廣告里,當兩個使用者墜入愛河,吉祥物 Hingie 會以各種方式被摧毀,比如被篝火烤壞、被冰塊凍住、被計程車碾過或被洗衣機滾筒摧殘。

2019 年,Hinge 歸入 Match Group 旗下,後者正是 Tinder 的母公司。2020 年,Hinge 推出了 Hingie Shop,除了服裝和珠寶外,還銷售浴鹽球、棉花糖等可以「銷毀」的產品。

Tinder 也發現,數位約會仍將是新常態的一部分,與此同時,人們還是想和附近的人約會,牽手、擁抱或被撫摸頭髮。

儘管這聽上去是句廢話,儘管當下流行的「數位遊民」能在任何地方生活或工作,我們仍然在尋找住在附近的人,希望與住在步行距離內的人建立聯絡。

正像 Tinder 從創立之初就有的機制:利用 GPS 定位,然後根據使用者的 Facebook 打造一份 Tinder 的通行資料,再根據演算法推薦身處一定距離之內的約會對象。

也像 Tinder 的快閃便利商店,搭建了一個與附近的人關聯的線下空間。 疫情期間,Tinder 還策劃了不少應景的行銷活動,橫跨線下和線上。

比如 Tinder 印度出品了一系列從真實經歷取材的、畫風奇怪的 「疫情時期約會故事」:

游泳池關閉了,坐在屋頂上的巨型充氣玩具中約會;見不到面,在巨大投影幕布前共舞一曲;戴著 VR 眼鏡,在虛擬世界位於同一時空…… 這些「約會障礙」引起共情,印度式歌舞洋溢的樂觀又讓人眼前一亮。

tinder
圖/ shutterstock

誠然,短期浪漫也好,長期關係也罷,交友軟體的定位各不相同,但有一點是相同的,交友軟體不只是左滑右滑,有更加立體的線上功能,也有更加有趣的線下活動。只是,雙雙離線固然是理想情況,交友軟體未必只做一次搭線的橋。

比「網路紅娘」們的單個創意更有說服力的是,Tinder 曾在疫情期間創下每日滑動 30 億次的歷史紀錄。在充斥不確定性的現在和未來,「一期一會」的便利商店以快閃形式存在,而緩解孤單和苦悶的交友軟體不會消失。

本文授權轉載自:ifanr

責任編輯:傅珮晴、林美欣

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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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