慶生撒錢、真實版魷魚遊戲出自他！YTR「MrBeast」做對什麼，讓創投搶投資？|數位時代 BusinessNext

YouTuber也能是獨角獸嗎？

2022年10月，媒體《Axios》揭露，破億訂閱的頻道MrBeast，正以約15億美元（約新台幣478億元）的估值尋找創投投資。按照新創圈的規則，MrBeast就是一隻獨角獸。

翻開MrBeast頻道創辦人Jimmy Donaldson今年5月的Instagram貼文，他宣布要給5位分享貼文的幸運兒每人1萬美元（約新台幣31.9萬元）。看似炫富的行為，在短短幾天內洗版了國內外社群網站。

他掌握了流量密碼嗎？長期追蹤MrBeast的粉絲就知道，這瘋狂的舉動在他身上是一種常態。

影片大多與極限挑戰、慈善活動有關，MrBeast與團隊總能貼近時事，推出超乎常人可想像的主題進行拍攝，除了擁有多支破億影片的影音頻道外，也在近幾年拓展商業規模，跨足餐飲業推出速食品牌MrBeast Burger及零食品牌Feastables。根據《Insider》報導，MrBeast的副業品牌在2022年1月收到500萬美元（約新台幣1.5億元）的投資。

白手起家，打造出影音平台上第二多訂閱數的頻道

MrBeast，本名為Jimmy Donaldson，於2012年2月發布首部YouTube影片，誰能想到當年僅有13歲的他，在短短的10年內會成為世上第二位達到一億訂閱的影音創作者。

儘管日後成為YouTube中獲利最高的創作者之一，他的影音事業卻非一路順遂。剛開始經營頻道時，他推出的影片大多與線上遊戲相關，不斷發布影片累積起零星的訂閱。

經過一段時間研究YouTube的演算法及大眾觀影習慣，他在2017年推出影片「我數到100,000了！（I Counted To 100,000！）」，影片中可見他坐在椅子上面對鏡頭，花費40個小時從1開始數數到100,000，儘管無厘頭卻在發布後快速獲得回響，讓他感受到爆紅滋味。

以此影片做為日後轉型開端，他之後的影片主要圍繞在如30日不吃東西、付錢找職業殺手追殺自己等的極限挑戰，或是出資讓1,000名白內障病患進行手術、募款為世界種下2,000萬棵樹等慈善活動主題。截至今日他所開設的主頻道「MrBeast」已超過1億的訂閱，為YouTube頻道上訂閱數第二多的頻道。

MrBeast的暴紅影片方程式：緊跟時事挑選影片主題＆高額的製作成本

「我寧願過著沒錢的日子，也不想從事YouTuber以外的工作。」大學輟學之後，MrBeast向家人說出自己的決心，並開始以YouTuber作為志業發展。

隨著頻道開始爆紅，他一改過去獨自作業的風格，逐漸擴展團隊規模。根據媒體《Distractify》報導，2021年時MrBeast團隊成員數量已超過30人。這批以內容創作者及網紅組成的團隊，除了協助MrBeast打造自己的影音品牌，有時也會客串頻道中的影片。

YouTube頻道中，普遍主打「極限挑戰」的影片總能吸引大量點擊，但如何讓後續的影片都能維持高點擊率，是MrBeast團隊要解的難題。

但他們透過觀察社群趨勢，選擇貼近時事的主題及高額製作費打造出的大規模活動，MrBeast團隊每次推出新影片皆能創造討論話題。

以推出僅僅一年就已累積4.8億點擊率的真人版魷魚遊戲影片為例，影片中他跟上當時韓劇推出的熱潮，隨機邀請456名粉絲參與遊戲搶奪45.6萬美元（約新台幣1,450萬元）的獎金。

在此25分鐘的影片中，包含發放的獎金，成本總計高達350萬美元（約新台幣1.1億元）。與由Netflix所製作的原創影集相比，原版《魷魚遊戲》每集約一小時的影集平均也僅花費240萬美元（約新台幣7,650萬元）。

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從影音帝國起身跨足其他產業，MrBeast團隊成為自媒體獨角獸

根據《富比士》的報導，透過個人YouTube頻道廣告分潤、企業贊助及粉絲贊助，MrBeast早已在2021年賺取超過5,400萬美元（約新台幣17億元），成為YouTube平台上收益最高的創作者。

但MrBeast團隊卻不自滿，甚至在2020年起開始擴展副業，一方面開設更多跨語言頻道以接觸來自各國的粉絲，團隊也跨足美食業推出速食品牌MrBeast Burger、零食品牌Feastables及販賣MrBeast周邊的ShopMrBeast網站。

承接著MrBeast頻道上累積的高人氣及忠實的粉絲群，MrBeast團隊旗下零食品牌Feastables，在去（2022）年收到來自Sugar Capital、Shrug Captial及Seven Seven Six的500萬美元（約新台幣159萬元）投資。

儘管團隊並未公布將如何運用收到的資金，團隊繼續以其經營的YouTube頻道及副業的投資組合尋找資金，希望以約15億美元（約新台幣478億元）的估值為公司籌集約1.5億美元（約新台幣47億元）的資金。當媒體爆出MrBeast團隊的募資消息，極高的估值金額引起許多人討論。

雖然倚靠獨特的選題風格讓MrBeast在快速變化的自媒體時代中站穩腳步，但投入高成本製作影片的方式，是否能永續運轉，也成為投資人思考再三的問題。

不過，就算尚未取得資金，MrBeast與其團隊絕對是影音創作者中的活傳奇。而對一般大眾與觀眾來說，他們不在乎這麽多，只想獲得更多的快樂。

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參考資料：MakeUseOf、Insider、TuBeast、TechCrunch、The Future of Social、Axios、CNN、BBC、MoneyMade

本文授權轉載自：創業小聚

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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