【觀點】Netflix 成為串流大戰贏家?一文深度拆解:為何分勝負還要3-5年?
【觀點】Netflix 成為串流大戰贏家?一文深度拆解:為何分勝負還要3-5年?

近日美媒大動作提到Netflix近期已成為終結串流大戰的贏家,並以幾個現象作為佐證:包括競爭對手Dinsey+重新授權《實習醫生》等夯劇給Netflix、Netflix減產但作品仍然入圍相當多的金球等獎項,代表其已掌握到CP值更高的產製方式、好萊塢片廠再與Netfix打交道等等。

新聞來得又密集又快,不斷大力讚揚Netflix獲得勝利、終結串流大戰,反而更顯得啟人疑竇,裡頭許多似是而非的訊息和解讀,且讓我們來從另一個角度探勘。

串流大戰的玩家甚至還沒到齊,就算持續制霸,何來最大贏家?

Netflix 當然是王者,但他不是唯一。當YOUTUBE 成為新世代的有線電視、Netflix 其實是變成另外一個頻道,我稱之為串流世界的老三台,一個小N盒子的概念。但是串流大戰的「終結」實在是個奇怪的用語,眾所皆知,Disney+才剛加入大戰,HBO MAX甚至尚未正式上線(未來還有機會跟環球影業與Paramount+合併),已經穩定經營的Hulu、AppleTV+、新上線的Paramount+和Peacock也都開始在串流市場上站定自己的位置。如果用智慧型手機市場來想像, 串流大戰顯然還在剛誕生的初期,群雄割據之下,第一個大力新創者固然有領先優勢(就像當年的hTC) ,但新的玩家都還在加入的路上或剛加入,若領先品牌未能持續推出制霸市場的商品,隨時有可能被追過去。

就算退兩步說,即使Netflix被證明已經是如iPhone般制霸市場的品牌,市場上也仍然有Samsung作為競品,兩者誰能有突破性的創新,仍然有可能翻轉局勢。此外,也會有如同Google Pixel這樣的競品,也許不是跟你拼市佔,卻有穩定的客群和市場定位。大戰只會持續,不進則退,用「The End」來說明,既不是時機,也不貼近事實。

Netflix直到現在都還在訴求「本夢比」尚未能獲利才需要強調成長、加入遊戲與廣告

事實上,Netflix股價到現在還在漲並不是因為正收益變得強勁,而是「本夢比」還高懸在那裡沒有泡沫化。

串流平台(尤其是Netflix)的大灑幣尚未能帶來正營收、卻已經面臨全球市場成長趨緩的問題,新加入戰局的玩家心裡有數,並有人(HBO MAX)決定在上線前戒急用忍、重新調整預算和產製策略,以免重蹈串流平台難以回收劇集投資金額的覆轍(甚至美國本土曾重新討論會否串流泡沫化,未來電視頻道與串流平台複合的收視模式可能才是正道)。這也是因為,純靠訂閱戶的策略顯然無法支應投資或獲利不足,否則Netflix何必插足遊戲,並討論加入廣告推出低階版?

加上Netflix砍製作預算、砍人也不是秘密,這些都明確反應出本來的策略正在調整--顯然獲利或原本的商業模式並不樂觀,否則為何要調整?近期的新聞不但突然認為Netflix是串流贏家,甚至把砍製作預算這個大動作,說成是決定產製質好數精的原創作品,現在Netflix花這麼多錢、開這麼多作品,都捧不出如《繼承之戰》般叫好叫座的旗艦劇,甚至電影和影集的品質愈來愈受到質疑,到底Netflix要怎麼花更少錢,卻能提升品質?這個說法是值得存疑的。同時華爾街日報也指出Netflix未來更希望加碼在遊戲上。

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《怪奇物語:Puzzle Games》
Netflix與Next Games共同發行的遊戲《怪奇物語》。

Netflix的角色本質一直都是科技平台,授權內容從以前到現在到未來都是必須

最後要談回Netflix的本質, 它一直以來在新創圈募資的過程中都強調自己是「科技平台」,最重要的強項是「串流技術」 。而眾所周知,Netflix的前身Kibble是從事DVD出租的新創公司,這都定義了Netflix就是提供商品上貨架給客戶挑選的「平台」本質,那麼談其他傳統電視或製作公司的好商品來上架,怎麼會變成是他是贏家的理由呢?

事實上,Netflix本來也只是想要上架各家受歡迎的劇,讓自己成為最重要的集散地,所以說它是貴重的地段這沒有問題,從AMC的《絕命毒師》到《無照律師》,Netflix提供的黃金地段都讓他們獲得更多的觀眾、更高的矚目度,讓好的內容被更多受眾看見--而這本來就是好的平台所能做到的強曝光與雙贏效果。

但對Disney和HBO這些老牌影視品牌來說,把一個舊IP如《實習醫生》賣到這裡,華納集團也曾表示不會授權「核心內容」,可以賺取授權費、IP也還在自己手上,活化IP變現有什麼問題嗎?Disney和HBO反而可以兩面賺,因為這兩家的IP更為強勢, 如果哪天是Disney+把新推出的漫威電影同步上架Netflix,那才是值得大驚小怪的事呢!

Disney+
圖/ 邱品蓉攝影

Netflix最早會想開始做原創劇,就是因為上架的內容授權金水漲船高,也無法買斷,考慮到長期營運成本和受制於別人難以談判的現實,才會砸錢開始做原創劇。用商品上架來理解就是,今天它的明星商品隨時有可能斷貨而影響流量,進貨價還無法壓下來, 那我不如來做我自己的自創品牌類似商品 (就像7-11或家樂福)。

但開始做自創品牌不管成不成功,也不會變成貨架上只有自己的品牌,還是會進成貨,然後共同競爭。因此Netflix仍然會向Disney、HBO等進好的內容可以說非常正常,問題在於人家手上的好商品你要花多少錢來上架合作,哪些新品人家只想放在自己的貨架上賣。

隨著串流平台的玩家愈來愈多,這就愈不會是個零和遊戲,計算哪些東西獨家,哪些東西同時販售或隔多久的空窗期後販售成非獨家,能夠獲得最大的利潤,可能正是串流大戰下階段大家打得霍霍響的算盤呢。

Netflix遲遲不墜的原因其實不只是內容,是強而有力的品牌跟鮮明的形象,幾乎讓所有人認為Netflix幾乎是串流的代名詞,加上不斷藉由購片跟明星、名導的合作來增加注意跟流量(但其流量與訂閱戶的轉換率其實並不理想),並藉由各種利空消息讓股價持續上升。

Netflix當然厲害,但Amazon、AppleTV、AMC+、Paramount+、HBO MAX都各有盤算、甚至運動串流服務如ESPN+等面向都未納入討論,此次的討論更像是一次新品發表會。真正的贏家是誰,誰能笑到最後,還要個3-5年。

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責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #Netflix
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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