【觀點】Meta盤點7大社群趨勢!AI應用到短影音,企業怎麼掌握?
【觀點】Meta盤點7大社群趨勢!AI應用到短影音,企業怎麼掌握?

(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

時序已邁入 2023 第一季中段,特別想與大家分享一下在 Meta 旗下平台上觀察到的社群趨勢以及這些新趨勢對於商業模式的影響。我們觀察到在這個網際網路的時代,當消費者發現或評估產品與服務時,社群媒體、創作者及親友們的想法會發揮致關重要的影響力。

在短短三年內,企業營運模式已出現巨大改變,掌握社群趨勢對企業大有幫助。在數位化的洪流急速推進之下,競爭對手不只來自單一市場,更可能來自世界各地。根據 eMarketer 最新報告,2023 年亞太區社群用戶將佔全球近 60%,雖然僅成長 2.7%,但預估亞太區今年新增的用戶數超過 5,900 萬,將比其他地區新增的用戶數總合更多。因此若能在社群平台上建立良好的品牌形象,並與消費者產生連結,勢必能為品牌帶來龐大的商機。

尤其在現今這個全球經濟趨緩的嚴峻時間點,企業、品牌與消費者的連結更需保有持久性、精準性,及有效性,以幫助業務持續成長。即便難以預測經濟衰退時間長短,但可以肯定這樣的情況不會一直持續下去。而懂得善用科技、靈活調整並專注營運成果的企業,最有機會在不景氣中逆勢成長。

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圖/ Digit Spark 提供

以下是我們認為 2023 年企業可值得關注並乘勢利用的社群趨勢:

1.人工智慧

生成式 AI 科技在 2022 年底有了重大突破,隨著技術進步與可應用領域的增加,AI 逐漸成為主流趨勢。運用 AI 科技的產品及服務如雨後春筍般出現,包括智慧家庭應用、自駕車及虛擬助理等。

此外,運用 AI 科技進行分析、組織、存取及使用非結構化資訊來提供顧問服務的情況也將日益普及。據國際數據資訊有限公司 IDC 預估,亞太區的 AI 系統支出將從 2022 年的 176 億美元成長至 2025 年約 320 億美元,現在也已有許多企業紛紛借助自動化技術改善顧客體驗並節省時間,像是導入智慧客服提供支援服務,或是採用智慧自動化技術簡化繁瑣重複的工作,以加速決策流程。

2.商務式訊息

現在是一個以訊息為主要溝通管道的時代。放眼全球,每星期有十億人透過 Messenger、Instagram 及 WhatsApp 與商家溝通、瀏覽產品目錄、尋求協助及使用限時動態進行互動。

在亞太地區,從台灣、澳洲、印尼、韓國、菲律賓、泰國到越南,商務式訊息正快速發展。近期 Meta 與波士頓顧問公司 (BCG) 合作調查發現,亞太區每三位消費者中就有一位,每週至少會傳訊息與商家溝通一次,對比小型商家使用商務式訊息已行之有年,大型企業也開始意識到其重要性,調查顯示十家大型企業中,有七家表示商務式訊息對整體業務非常/極為重要。

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圖/ freestocks on Unsplash

3.跨境購物

科技打破地域限制,讓跨國購物變得更簡單。如今消費者已非常習慣在海外購物,跨境電商成長率高於本土電商成長率 5%,而到 2026 年,全球跨境電商市場規模將上看 2.2 兆美元,且 2019 至 2026 年間年複合成長率高達 17%。

在一項 Meta 與 YouGov 合作的調查中,共蒐集八個市場、16,000 位消費者的回饋。其中,超過半數受訪者有跨境購物的經驗,也有 82% 的消費者表示願意嘗試跨境購物,可見跨境電商有十足的發展前景。而在消費者探索階段,社群媒體也扮演舉足輕重的角色,據調查,58% 受訪者是透過社群發現海外賣家的產品。

4.虛擬/擴增實境

過去一年來,AR/VR 成為幫助企業提升顧客體驗的得力助手,品牌紛紛推出各種充滿創意的沉浸式廣告來吸引消費者。根據國際數據資訊有限公司 (IDC) 研究指出,2026 年亞太區 AR/VR 支出將達 166 億美元,2021-2026 年的年複合成長率達 42.4%。在 Meta 旗下平台中,我們也發現 AR 廣告能有效幫助企業拉近與消費者的距離,同時提升用戶的整體廣告體驗。

5.創作者

未來將是創作者的天下。在受訪的跨境消費者中,51% 的人表示創作者是他們探索與評估產品的最主要消息來源,這提供了品牌與創作者共創行銷故事的機會。對品牌來說,現在已不可能不與各種創作者建立合作關係,創作者真實又趣味的展現品牌及產品特色,讓產品的使用情境與效果有更好的展示,若再搭配吸睛趣味的 Reels,將讓品牌的溝通更省力有效。

網紅、創作者、KOL
圖/ unsplash

6.線上購物

雖然消費者逐漸回歸實體購物模式,但於疫情期間培養的線上消費習慣仍不容小覷,X 世代和嬰兒潮世代使用行動裝置發掘產品的比例持續上升。根據尼爾森 (Nielsen) 的統計,85% 的亞太區消費者表示,會持續在網路上購物,其中以東南亞消費者的意願最高,達 60% 以上;而在所有銷售通路中,又以「社群」的成長速度最快,是 62% 亞太區線上消費者的首選。

7.短影音

從 Meta 旗下平台乃至整個網路,影音內容的人氣居高不下,在 Meta 的應用程式中,Reels 的創作作品量及觀看人數也持續飆升。迄今為止,Facebook 和 Instagram 的每日 Reels 播放次數已突破 1,400 億次,尤其在亞太地區,影片已成為大家最常用來表現自我的方式。

meta instagram reels
圖/ Meta

面對上述趨勢,企業該如何因應?首先,確立目標,不論是提升品牌形象或是增加沉浸式購物體驗,一旦確認後便立即著手執行;接著善用不同類型、長度的影片來宣傳品牌,這對於建立品牌形象到增加被發掘機會都十分重要。

值得慶幸的是,現在企業可以結合各式各樣的社群、線上內容、沉浸式和對話式體驗與消費者互動,藉此建立品牌形象。這是一個充滿各種可能的領域,就像是 Meta 的座右銘「隨處都是起點 (Begin Anywhere)」,未來也將會有更多新形式的內容出現,幫助企業經營品牌並與消費者建立連結。

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(觀點文章呈現多元意見,不代表《數位時代》的立場)

責任編輯: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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