「無言」的奇蹟!他用手剝香蕉,竟狂圈1.6億粉絲成TikToker之王
「無言」的奇蹟!他用手剝香蕉,竟狂圈1.6億粉絲成TikToker之王

月薪1千美元的工廠操作員,要工作多久才能躋身到年收千萬美元?TikToker之王拉姆(Khaby Lame)只花3年就做到。

1861期_「無言」的奇蹟!他用手剝香蕉,竟狂圈1.6億粉絲成TikToker之王
全世界最多人追蹤的TikTok創作者拉姆。
圖/ 商業周刊

他自去年6月成為全球最多人追蹤的TikTok創作者,持續一整年後,仍穩坐第1名,粉絲數目前已突破1億6千萬人。連臉書創辦人佐伯格(Mark Zuckerberg)都看上拉姆魅力,邀他一起拍攝元宇宙的宣傳廣告。

拉姆的魅力非常特別,根據SocialTracker的創作者追蹤數排行,前10名的創作者中,大致上可分3類,但他不屬於任何一類。

第1類是表演型創作者,此類創作者有亮麗的外表,善用TikTok的濾鏡及音樂進行短時間的舞蹈、對嘴表演,追蹤數量排名第2、3、4名的達梅理奧(Charli D'Amelio)、波奇(Bella Poarch)、芮(Addison Rae)都屬此類。

第2類是綜藝型創作者,以高成本拍攝短影片,打造有趣的特效、布景吸引觀看,排名第5、6名的野獸先生(MrBeast)、金(Zach King)即為此類;最後則是專業帳號,比如電影明星或TikTok官方帳號,本來就有強大的粉絲基礎。

這些頂尖創作者,多數長得好看又唱作俱佳,拉姆的影片相形之下樸素、單調,卻能超越這些人成為世界第一。

沒有包裝與特殊才藝 平實吐槽浮誇影片竟暴紅

要談拉姆的成功,就不得不提及生活智慧王(Life Hack)類型短影片,起初這類影片是介紹讓生活更便利的小妙招,但在點閱率競爭下,這類影片卻逐漸走樣,變得荒謬誇張,不切實際,比如:用刀子切香蕉皮、將叉子末端綑上膠帶變成湯匙等。

拉姆反其道而行,靠著吐槽這些影片,收穫大量粉絲的心。

他通常會放上一段荒謬的生活智慧王短影片,接著滿臉無奈的示範這件事的正確做法,最後擺出招牌的兩手一攤、抿嘴無奈表情,像是在說:「這樣做不就行了嗎?」

「拉姆對這些影片的憤怒也是眾人的普遍感受,他不需要說話就能被理解。」美國公關公司Thirty6Five創辦人克莉絲汀娜告訴CNN。

與其他頂尖的TikTok創作者不同,拉姆不用高級攝影機,也沒有精心規畫的音樂、舞蹈或濾鏡,他的影片很簡單,僅僅是在鏡頭前用手剝一根香蕉、用湯匙吃麥片,卻提供粉絲最缺乏的真實感。

社群時代來臨,人人都有可能是偶像,正如藝術大師安迪.沃荷(Andy Warhol)的名言,「每個人都有15分鐘成名的機會」。但15分鐘過了,誰還能留在舞台上,就要看個人能耐。

為了擴大點閱率,許多短影片創作者無所不用其極吸引大家目光,拉姆卻正好相反,BBC指出他展現「少即是多」的哲學,「只要做正確的事,生活其實很簡單。」

他最初成名,確實出於偶然,但一位非裔移民,不會說英文,長相普通,更不是星二代、專業表演者,樣樣都處劣勢,卻能久居排行榜冠軍,就不是幸運而已。

母語非英語,乾脆演默片 肢體語言反讓他暢行全世界

為什麼他能做到「少即是多」?

其實一開始,是出於限制。

首先,他隱藏了語言劣勢,放大肢體與表情優勢。

他的影片如同英國喜劇天王卓別林的默劇,不須語言與文字,卻造成更大轟動。

他出生於西非,幼年時隨父母搬遷到義大利,一家6口住在社會住宅,環境並不富裕,他曾自述自己是「大人會囑咐少跟他玩的小孩」,高中一畢業就乖乖去工廠當操作員,因為疫情被裁員,才在家拍短影片娛樂自己。

做為一名義大利籍移民,拉姆雖會說義大利文,卻沒有機會學習英文,他深知若以特定語言拍片,受眾將大幅減少,沉默的肢體表演反能將他推往全世界,還因此贏得「Z世代豆豆先生」稱號。

「我的成名也許是偶然的,但我的沉默不是,肢體語言是全世界共通的語言,只要保持沉默,每個人都可以和我一起笑。」他說。

其次,他的影片主題明確、記憶點強烈。

他吐槽一切多餘、華而不實的影片,並重複這個主題,為自己樹立強大的個人形象,只要TikTok平台上有荒謬的生活智慧王影片,就會看到拉姆的粉絲在下面標註他「修理(fix it)」。

而他也因此成為是否有料的標準,大眾知道如果某件事虛有其表,拉姆就會拿來開玩笑,這讓他形象鮮明。

不過,類似的吐槽影片難以計數,為何拉姆能有一席之地?這得歸功他的獨特巧思:製造觀看時絕對會留在觀眾心中的記憶點。

拉姆最為人所知的綽號之一是「面癱哥」,因為他在每部影片的最後,一定會秀出攤手、抿嘴的無奈表情,這個手勢實在太經典,很快就成為到處流傳的迷因、哽圖。TikTok更充滿「拉姆藝術」,粉絲將拉姆表情做成紙雕、塗鴉、刺青等,以向他致敬。

「拉姆的招牌動作讓人們強烈得記住他,而能成為主流。」義大利廣告公司KiRweb執行長皮隆內(Riccardo Pirrone)說明,擁有亮點成為拉姆可以超越同類影片,病毒式傳播到全世界的原因。

力拚世界普遍級幽默 還不惜寄百封信打動伯樂

拉姆還有一個成功秘訣是,確保自己的幽默全世界都懂。

他從小就喜歡逗笑別人,居住於社會住宅中,鄰居也多是來自世界各地的移民,「那是一個沒有種族問題的地方,因為我們都是少數族群,總是互相幫忙,有著特別的羈絆。」拉姆回憶。

這個成長歷程,讓他養成開玩笑前,首先思考這個玩笑是否造成文化冒犯,他自述每天晚上會花3個小時尋找合適的題材,只為保證每個創作都是「世界普遍級」的好笑。

TikTok演算法,會將影片推播給所有有興趣的用戶,而不限於好友,這讓影片內容的「通用性」非常重要。

真實且幽默,讓他被時尚品牌Boss邀請擔任全球品牌大使。「他在複雜廣大的社群世界中,開啟了一條自己的道路,用他真實的幽默感挑戰現況,打破規則。」Boss如此解釋選用拉姆的原因。

不只在創作上認真,他還懂得為自己尋找伯樂。

一個擁有很多粉絲的TikTok創作者,若沒有好的經紀公司,就只能止步於網紅階段,但早在拉姆只有10萬名TikTok追蹤者時,他就積極為自己尋找適當的經紀人。

他用百封信打動里奧(Alessandro Riggio),成為他的經紀人。拉姆在接受《富比世》專訪時回憶,「我是一個超級足球迷,有天看到里奧和一群尤文圖斯(Juventus,義大利歷史最悠久的足球隊之一)的隊員一起錄製短影片,我開始傳訊息給他,不放棄的傳了100封,終於引起他的注意。」

里奧的公關公司管理義大利超過150位的名人、餐廳、酒店,人脈廣闊,伯樂的協助,讓拉姆有機會與各界名人合作,走到今天的地位。

現在的拉姆,從義大利搬到美國居住,他正在上英文課,最大的夢想是和偶像威爾.史密斯(Will Smith)拍電影。近期有消息指出,拉姆正在籌畫一個大作品,將從小螢幕轉戰電影圈。

他的故事說明,譁眾或許能取得一時寵,但要長期維持聲量,必須回到基本面思考,找到最適合自己的成功路徑,集中精神打磨產品與爭取資源,才能在資訊爆炸時代,發揮特色,脫穎而出。

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本文獲《商業周刊》授權轉載,原文:「無言」的奇蹟!他用手剝香蕉,竟狂圈1.6億粉絲成TikToker之王

責任編輯:蘇祐萱

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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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