【獨家】Netflix台北有辦公室了,首位台灣主管是她!從編劇到「買片」,如何把台灣內容推上國際?
【獨家】Netflix台北有辦公室了,首位台灣主管是她!從編劇到「買片」,如何把台灣內容推上國際?

Netflix在台北有辦公室了。

雖然佔地不大,但門口斗大的「N」字足以代表一切。從2023年開始,國際OTT平台Netflix正式在台北設立辦公室,「辦公室主要是以內容人員為主,負責開發、採購、製作台灣內容,並希望跟在地的影視產業有更密切的交流。」Netflix華語內容總監黃怡玫說。

設立辦公室聽來簡單,卻是一個重要的里程碑。以往台灣製作公司如果要跟Netflix打交道,必須到新加坡、日本辦公室,或者只能線上開會。曾多次與Netflix合作、《茶金》與《模仿犯》的推手瀚草影視創辦人曾瀚賢就說,「不管怎樣,(Netflix)在台灣有辦公室對於影視產業一定有正面的影響,至少中小型的製作公司有更多與他們接觸的機會。」

《孤味》也出自她之手,從乙方到甲方的編劇怎麼編寫華文內容的未來?

跟設立辦公室同樣重要的,是Netflix首度有可以對外發言的台灣主管。

黃怡玫在2023年1月加入Netflix,並在同年12月被任命為華語內容總監,主要駐點在台北,負責制定華語內容的整體策略,包含內容採購與製作台灣本地影集和電影。她擁有超過10年的編劇和劇本顧問經驗,備受好評的作品包含2020年的電影《孤味》和2017年的《西小河的夏天》。

「我本來是編劇,也就是(賣片給平台的)乙方,但我一直很喜歡擔任劇本顧問或劇本醫生,參與其他人的創作過程,可以給我不同的視角跟體悟。」黃怡玫說。

過去曾與黃怡玫有合作經驗的業界人士指出:「她是修改劇本的時候很敢『砍掉重練』的編劇。她知道重點是什麼,也會找到很現代的方向、給予新的詮釋。」

而從乙方轉到買片的「甲方」擔任主管,黃怡玫面對的就不只是劇本,還有台灣華語內容的發展方向。

為什麼這樣說?

因為「把片賣給Netflix」是台灣製作公司的目標,特別是如果能售出全球版權,就能更有餘裕面對日漸高漲的影視製作成本。

舉例來說,尚未上映的Netflix影集《乩身》,據傳單集製作費高達新台幣3,000萬元,號稱台灣史上最高成本的製作。而台灣大型OTT平台的負責人曾表示,買劇的甜蜜點約在單集500~700萬元。《乩身》或許已偏離平均,但仍可以看出Netflix的金錢實力。

所以為了做出讓Netflix願意買單的內容,Netflix的發展方向——或者說是「口味」——是製作公司最密切關心的事情。

但黃怡玫想要推翻「選片口味」一說,「我們要做只有Netflix能做的事情:擴大觀眾對於華語內容、對於台劇的想像與接受程度。」

從過去獲得成功的台灣作品,包含《模仿犯》、《誰是被害者》、《華燈初上》等,很容易得出一個結論:Netflix偏好懸疑和犯罪內容,「但我們要去挖掘、探索出新的可能性,題目可大可小,可以是經費很高的動作片,也可以是次文化的小作品。」黃怡玫說。

選片的標準也許有點陳腔濫調,但首先就是台灣觀眾喜歡的作品,再追求能夠引起全球觀眾共鳴的故事,「也先不用預設Netflix是國際性平台,就一定要有國際元素(像是到國外拍、角色要有外國人)。重要是有一個真誠、真實的、可以打動別人的故事。」

雖然黃怡玫絕口不提未來的採購、投資的數量與金額,但也許可以從Netflix目前公布全球獨家的4部台劇中,看出一點不同的嘗試。

Netflix 2024台片
圖/ Netflix

2024年Netflix一口氣端出4部台劇,包含討論性愛話題的《愛愛內含光》,2023年電影票房冠軍《關於我和鬼變成家人的那件事》宇宙的衍生犯罪喜劇《正港分局》,還有《誰是被害者:第二季》與挖掘演藝圈生態秘辛的《影后》。

「《愛愛內含光》是談情說愛加上家庭親情的內容,已經很難用單一劇種來概括。《正港分局》雖然是兇殺黑色喜劇,但偏偏由一群有點荒腔走板的警察在辦案。」黃怡玫說,「創作者都想做一些新的東西,讓我們也有在地的新內容做出(平台)獨特性,這樣才是大家一起贏、一起壯大嘛!」

這番話聽起來已經十足像個甲方,「我沒有什麼甲、乙方的轉換問題,大家工作就是尊重彼此的專業。」黃怡玫說,「但不變的事情,絕對是對於創作者的尊重。」

串流新局,成台灣機會點?

從Netflix在台北設立辦公室來看,除了擴大與創作者的合作,積極搶佔台灣人的眼球之外,也有點「買保險」與「拚爆擊」的意味存在。

就像黃怡玫所說,一來華語內容除了台灣之外,還能瞄準香港、新加坡市場,甚至還有機會打到馬來西亞。匿名的業界人士也說:「(Netflix)進不去中國、新加坡的華文內容又不夠,Netflix終於知道台灣的重要性。」

二來放眼亞洲,Netflix需要韓國之外的內容基地。現在更是一個獨特的時間點,Disney+在台灣的發展狀況不明,據傳要落地台灣的HBO Max與韓國TVing還沒有下文,Netflix儼然成為最重要的大買家。

格局更大一點來看,台灣還可以從韓國走過的路中,找到一點借鑑的方向。

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《黑暗榮耀》第二部。
圖/ Netflix

一直以來,韓國之於Netflix是特別的存在。韓國總統尹錫悅也在2023年4月拜會Netflix共同執行長薩蘭多斯(Ted Sarandos),Netflix也宣布投資韓國內容產業25億美元(約為新台幣750億元)。

韓劇的火熱一再提醒好萊塢不是唯一,特別是在價格方面,韓劇對比好萊塢有很高的CP值。像是《黑暗榮耀》、《浪漫速成班》、實境節目《體能之巔:百人大挑戰》等,都是2023年上半年全球觀看數榜上有名的韓國內容。

但韓國也不想只是好萊塢的備選,韓國娛樂龍頭CJ就積極前往美國發展,因為他們知道不能只是美國龐大供應鏈的一環。國家的內容政策,與國際OTT平台之間存在微妙的合作關係。

台灣的確有機會吃到Netflix把預算移出美國之外的機會,並用Netflix的力量槓桿出海。只是怎麼藉著這股力量練兵,並在未來爭取站上國際影視內容牌桌的機會,還是要靠台灣內容創作者怎麼敘述一個又一個打動人心的故事。

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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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