影片|2024熱門迷因回顧!Chill Guy、 豬哥亮當選總統、女王從不哭泣⋯是什麼意思?
影片|2024熱門迷因回顧!Chill Guy、 豬哥亮當選總統、女王從不哭泣⋯是什麼意思?

2024即將結束,女王從不哭泣、豬哥亮當選2024總統、Chill Guy、韓國暴紅神曲〈晚安大小姐〉……這些迷因是否也出現在你的社群動態中,讓你會心一笑卻好奇它們的由來?精選2024年熱門迷因,一次帶你看完背後起源!

迷因是什麼?怎麼定義?

綜合維基百科和Chatgpt定義,迷因(Meme)是一種文化符號、思想或概念的傳播單位,最早在1976年由英國生物學家理查.道金斯(Richard Dawkins)所著作《自私的基因》一書中提出。他將迷因類比為生物學中的基因,是以模仿和傳播為基礎的演化單位。

要成為迷因,有三個同時具備的核心特徵,包括有:

  • 模仿與傳播: 迷因透過模仿的方式在個人或群體間快速傳遞,例如故事、行為、圖片或想法。
  • 文化影響力: 迷因能夠反映或影響社會文化,甚至在不同的社會情境中產生多樣化的解讀。
  • 易於改編: 迷因通常具有簡單、易懂的形式,因此容易被改編、重製或賦予新的意涵。

在現代社會出現的迷因,大多數是和網路迷因(Internet Meme)相關,指的是在網路上快速傳播和傳播的圖片、影片、流行語或概念,在群體間產生共鳴,具有幽默性或高度娛樂性,例如,「佩佩蛙」(Pepe the Frog)或「Doge」柴犬就是經典網路迷因的代表。

以迷因定義為基礎,《數位時代》精選了2024年熱門迷因,其中有哪些是你看過或聽過,但卻不明白為何突然暴紅的迷因?

豬哥亮當選「2024總統」

2024年1月13日總統大選由民進黨候選人賴清德當選,不過選舉期間,網路一時瘋傳「票投4號謝新達」、「台灣要發達,請投謝新達」、「謝新達得票率8成高票當選」等選舉口號,成為暴紅迷因。

謝新達為已故藝人豬哥亮的本名,因大腸癌末於2017年逝世,但多年後,開始流出許多豬哥亮還在世的網路謠傳,在今年總統大選更是愈演愈烈,網友紛紛自製惡搞競選哏圖、勝選新聞,表示豬哥亮參與本次選舉,也有人移花接木豬哥亮生前的受訪影片剪輯成當選感言,或是po出「豬哥亮還活著,大家不要造謠」等反串(註*)言論,引發社群熱烈討論。

(根據《DailyView網路溫度計》,「反串」指的是本身並非具有某種身分或立場,卻假裝是該身分立場的人發言,以達到某種目的,通常是為了創造趣味效果,或者故意製造對立。)

2. 超派鐵拳/丼手丼腳、醋飯法條

知名實況主Toyz今年1月前往由網紅「超哥」(超派人生)開設的「超甲組海鮮丼飯」用餐,因餐點口味問題,雙方暴發口角和肢體衝突,Toyz遭超哥出拳痛毆,釀成刑事糾紛,引起社會議論。

事後超哥依傷害、恐嚇罪嫌移遭送台北地檢署,在接受媒體訪問時,他坦承自己動手打人,並失慮揮出「超派鐵拳」,這一詞也成為熱門關鍵字,不僅出現各種短影音、迷因哏圖嘲諷暴力,「超派鐵拳」也延伸出各種諧音哏,例如丼手丼腳、醋飯法條等。

(《數位時代》提醒您,暴力零容忍,拒絕暴力、尊重生命。)

超派鐵拳
圖/ Meme梗圖倉庫

韓國洗腦神曲〈晚安大小姐〉

今年5月,由韓國雙人組合「ASMRZ」所演唱的〈晚安大小姐〉在韓國一夕暴紅,MV中模仿日本執事造型,厚重瀏海配上無框眼鏡,歌曲設定為執事勸告MV主角大小姐趁早上床睡覺,至今觀看次數累積超過1800萬次。

歌詞中不斷重複的「呀咧呀咧」,為日文感嘆詞「やれやれ」(yare yare)的音譯,意思類似於中文的「哎呀哎呀」、「真是的」、「真拿你沒輒」等語氣,經典歌詞「やれやれ、못말리는아가씨」,翻成中文就是「真是的,擋不住的大小姐」,再加上「お嬢様, It's time to go to bed」(大小姐,是時候該睡覺了)等歌詞,都成為社群上的流行迷因哏。

〈晚安大小姐〉歌詞節奏洗腦、舞步簡單,加上魔性的演唱手法,各大社群掀起「#晚安大小姐舞蹈挑戰」打卡熱潮,許多韓國偶像藝人如MAMAMOO、Super Junior紛紛拍攝短影音仿效翻跳,台灣YouTuber阿滴、Joeman和志褀也模仿MV裝扮合唱。

不是,哥們

在網路上時常看到一隻蝦子坐在電腦桌前,寫著「不是,哥們」,這其實最早出自射擊類遊戲《絕對武力:全球攻勢》,玩家對於隊友表現不好時,通常會用「不是,哥們」這句話來表達自己震驚、無奈心情,例如「不是,哥們,你怎麼會打成這樣」等。

不是哥們
圖/ Threads

這句話又有衍伸變化,網友將國外熱門的「為什麼我的背會疼」蝦子哏圖結合,蝦子彎腰蜷曲的動作,脖子伸長、眼睛睜大盯著電腦螢幕,十分呼應玩射擊遊戲時的震驚表情,因此,兩者結合就成為「不是,哥們」迷因哏,應用範圍也不限於遊戲,使用此圖也代表對某件事物感到驚訝、難以理解。

此外,也誕生出許多二次創作的抽象迷因,像是用數學象限做出形似蝦子形狀的「布什戈門(不是,哥們)」曲線,甚至今年10月山陀兒颱風襲台,路徑顏色分布就如同迷因梗的蝦子。

不是,哥們
圖/ Threads
不是哥們
圖/ Threads

山陀兒颱風議員勘災P圖

10月期間,中度颱風山陀兒撲台,劇烈降雨和強風在多個縣市鄉鎮造成多處嚴重災情,國民黨基隆市議員宋瑋莉在臉書分享勘災照,卻因P圖痕跡太過明顯,被網友抓包勘災照為合成照,引發網友質疑,如果沒有真正外出勘災為何要P圖?對此,宋瑋莉在臉書坦承,此張照片確實以2023年6月的照片改圖,並聲稱此篇貼文主要強調雨勢很大、呼籲市民外出安全,從未提及是本人現場勘災圖。

2024迷因
國民黨基隆市議員宋瑋莉在臉書分享堪災照,被網友抓包為合成照。
圖/ 宋瑋莉臉書

但這張照片也讓網友取材宋瑋莉的勘災動作,重製成各種迷因哏圖藉以嘲諷,例如在海上衝浪、和太空人於月球上探勘、模仿經典名畫《稻穗》等。

2024迷因
圖/ 宋瑋莉臉書
2024迷因
圖/ 宋瑋莉臉書
2024迷因
圖/ 宋瑋莉臉書

世界棒球12強賽道歉表

世界棒球12強賽在11月熱鬧開打,台灣隊一路過關斬將,最終冠軍戰以4比0擊敗日本隊,不但睽違32年進入世界成棒的冠軍賽,更成功奪下世界冠軍。

不過一開始台灣隊不被外界看好,28位選手名單出爐時,許多知名職棒好手並未出列賽事,引來外界罵聲不斷,甚至有人認為台灣隊可能在預賽5戰全敗而淘汰,但最終結果跌破眼鏡,網路開始瘋傳一張張「道歉表」迷因,這延伸自台灣棒球另類「道歉文」文化,棒球迷經常在比賽後發布道歉文,向自己過去質疑的球員或球團道歉。

這張「道歉表」出自網友Lucifer10896自製的「[選手道歉表產生器][1]」,大部分道歉表會寫著「我被帶風向了」、「我不懂棒球」等道歉原因,許多網友分享轉傳,用以打臉看衰或貶低台灣隊的人。

中華隊道歉表
台灣隊道歉表。
圖/ 選手道歉表產生器

我只是個Chill Guy

chillguy.jpg
圖/ Nayib Bukele/X

這隻擬人棕色小狗,穿著灰色毛衣、藍色牛仔褲、紅白帆布鞋,雙手插在口袋裡,臉上一抹淡然笑容,展現出不在乎任何事情的冷靜自信──「Chill Guy」,由美國藝術家Philip Banks於2023年10月4日在X上發布的虛擬角色,起初並未獲得廣泛關注,直接今年TikTok上,一名用戶將Chill Guy串聯其他熱門迷因做成短影音後,人氣不斷飆升,開始在各大社群平台病毒式傳播,甚至衍生加密貨幣「CHILLGUY」。

Chill Guy在近幾個月流行於台灣社群,大量網友開始將角色招牌台詞「我只是個Chill Guy」,結合自己的生活情境和Chill Guy的隨性淡然、無所謂意涵,例如「今天工作表現不好,但沒關係,因為我是Chill Guy。」這樣的態度也反映出年輕一代的「躺平」文化,在面對壓力和焦慮的環境時,選擇輕鬆、幽默與自嘲的處事態度。

周杰倫演唱會下水道之亂

周杰倫在12月舉辦《嘉年華世界巡迴演唱會》,可說是今年年末最熱烈的話題之一。回顧10月23日門票開賣當天,吸引超過89萬人搶15萬張門票,但短短5分鐘就全數售罄,由於是周杰倫睽違七年後,再度於台北舉辦演唱會,讓許多歌迷粉絲不昔破費、冒詐騙風險也想擠進現場,因而出現各種黃牛亂象,一張6,880元搖滾區門票更漫天喊價到30萬元。

其他搶不到票的歌迷,紛紛轉向臉書建立活動,像是號召大家「[爬進大巨蛋下水道聽周杰倫演唱會][2]」,超過8.6萬人響應留言,各種下水道迷因也開始浮出,有網友研究如何爬進下水道和通風管管線,或是自製遊戲模擬器分享下水道聽歌現場。

周杰倫本人也幽默回應迷因哏,在演唱會倒數前3天,周杰倫在IG貼文將歌曲〈暗號〉的一句話歌詞,改成「可是你不想一直走在大巨蛋地下道」。

Queen Never Cry(女王從不哭泣)

「Queen Never Cry」(女王從不哭泣)迷因,出自韓國WEBTOON網路漫畫作家범배(beombae)的漫畫作品《女王家族》(기자매),描述剛出生的嬰兒Lola哭鬧時,母親在她耳邊冷酷地說出:「Queen Never Cry」,這句話讓Lola瞬間停止哭泣,並擺出和母親一樣有如女王般的嚴肅神情,這段好笑又無厘頭的劇情在網路上瞬間暴紅。

Queen Never Cry
圖/ WEBTOWN

「Queen Never Cry」迷因在網路上不斷擴散,不只網友自扮漫畫角色演出搞笑重現,各種動漫角色也被改圖,像是吉伊卡哇、動畫《奧術》等,甚至在國外也廣為流傳,語言學習App Duolingo就用自家的知名貓頭鷹IP重製迷因,獲得超過120萬網友喜愛按讚。

延伸閱讀:[課金阿公阿嬤、已購買小孩愛吃、水島太太跟大木博士是什麼?Threads年度話題回顧!][3]
[Jellycat是什麼?在紅什麼?拆解Jellycat行銷術:4大情緒價值,打下療癒經濟!][4]

本文不授權轉載 [1]: https://as10896.github.io/apology-form-generator/ [2]: https://www.facebook.com/events/%E8%87%BA%E5%8C%97%E5%A4%A7%E5%B7%A8%E8%9B%8B/%E7%88%AC%E9%80%B2%E5%A4%A7%E5%B7%A8%E8%9B%8B%E4%B8%8B%E6%B0%B4%E9%81%93%E8%81%BD%E5%91%A8%E6%9D%B0%E5%80%AB%E6%BC%94%E5%94%B1%E6%9C%83/2282937702086150/ [3]: https://www.bnext.com.tw/article/81731/2024-threads-topic [4]: https://www.bnext.com.tw/article/81723/wht-is-jellycat

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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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