觀點|《曼報Pro》預購十天破3,000萬元,AI時代下的內容產業怎麼玩?
觀點|《曼報Pro》預購十天破3,000萬元,AI時代下的內容產業怎麼玩?

由創作者曼尼(Manny Li)推出的訂閱制內容服務《曼報 Pro》預購開賣十天,總訂閱人數破5,000人(至上稿時已有近6,000人訂閱),總金額粗估超過3,000萬元。AI時代是付費內容的墳場嗎?曼尼的成績傳達出一個訊息:AI或許讓資訊更便宜,但讀者仍願意為創作者的判斷和連結能力買單。

曼尼是誰?

在社群上鮮少展示真面目的曼尼(Manny Li) 並非全職文字工作者,自述為「一名上班族」,自2014年開始於部分商業媒體以專欄形式輸出對產業及商業策略的觀點。2020年開始推出電子報《曼報》,2022年推出Podcast計畫,專門探討科技趨勢、新創公司,以及商業思維。和夥伴Angela也不定期閒聊或emo(情緒輸出),成為後期的個人特色。《曼報》目前已突破4萬訂閱,Podcast每集不重複下載超過2萬次。

從一開始更偏像個人興趣發展的電子報,五年多後為何走向訂閱制?曼尼在社群上分享:

  • 想找人做出自己一輩子都做不出來的東西。
  • 連結更多人。
  • 嘗試當資金、人才、資源到位,會發生什麼事?

而他本人對這個專案原本的預期是「超過500人訂閱、年營收200萬;如果過1,000人訂閱、年營收500萬,就是遠超預期。」而至今(8/18)不到三周的成績,早已超過當初預估的十倍以上。

AI真的即將扼殺媒體產業?

Substack 2025年表示,平台上有超過50位創作者年收逾100萬美金。從國際市場的水準來看,《曼報 Pro》的成績也已可擠進一線。發生在2300多萬人口的台灣華文市場,具有其指標性。特別在「AI將殺死媒體產業」論點頻傳的時代背景下,這是一個很好的時間點來探究,什麼樣的內容有機會在變現能力上異軍突起。

如果是傳統意義的新聞內容媒體,即便在已開發國家,願意為新聞付費的比例也不到兩成。在大多數國家,傳統新聞媒體難以與讀者建立聯繫,參與度下降、信任度低、數位訂閱量停滯不前。從這個視角來看,如果你的內容還停留在傳統短平快、和競爭媒體相似度高、AI能找到一堆的純新聞,讀者真的不太願意為這樣的內容付費。

但我們來看看另一種極端:矽谷最具影響力的「一人媒體」Ben Thompson,他在2013年創辦科技與商業分析電子報Stratechery。內容聚焦於平台經濟、網路策略、商業模式與科技產業競局,每週提供一篇免費公開文章,並以每日會員簡報(Daily Update)作為訂閱主力,如今有數萬名付費訂閱者,每年約120~150美元,年營收粗估數百萬美元,被視為「個人知識變現」的經典案例。

Thompson曾任職於蘋果、微軟,自MBA畢業,他在全球行動網路軟體(Mobile internet)起飛的2013年抓準了一個細分市場: 全球科技決策者需要對產業的深度解析 。與一般新聞不同,他的文章重在商業模式解構與趨勢研究,其深度甚至常被矽谷CEO與投資人引用。加上「先免費、後付費」的設計,讓新讀者先感受內容價值,再決定是否付費升級。

什麼樣的內容會讓讀者願意掏錢?

Thompson的故事已經是十年前的案例,十年後在AI摘要漸成主流的時代,《曼報 Pro》仍能做出超越預期的成績。這證明人們對於「 高品質的判斷 」與「 值得信任的觀點輸出 」仍然有需求,並能支撐起高黏著度的付費社群。

Reuters Institute 2025的數位新聞報告(Digital News Report)提到,讀者更信任「人製作的新聞」,並對AI生成內容試圖保持距離。雖然不少人透過AI做摘要,但深度解讀與品質把關仍期待「人」來完成。

進一步來看,《曼報 Pro》到底賣什麼?

深度公司個案分析,拆解一家公司的商業模式與策略判斷。從公開資料出發,手把手帶你看懂企業運作邏輯,並留下練習題,讓你不是只看懂,而是學會怎麼做。

聚焦創新趨勢與產業洞察(AI、自動化、太空、健康、媒體、國防⋯⋯),幫你建立跨產業的商業直覺,比免費版「曼報」還要豐富、多元、深度的創新趨勢專文。

每兩個禮拜精選出一票必看的名家訪談,並且用一針見血的幽默來幫大家畫重點、看懂名家都在想什麼,幫你建立一種「怎麼讀訊號」的視角。

曾在J.P. Morgan Asset Management任職11年、深耕產業研究與投資的《曼報 Pro》共同創作者余鎮文(Vincent)在其社群上總結:「在一個資訊近乎免費、AI就可以幫你寫報告的時代,你更需要練的,不是吸收力,而是判斷力。」

再來是關於身分和社群的連結。

《曼報 Pro》將會員社群、實體聚會、投書權等「身分與連結」打包,形成內容+社群+活動的綜合價值,這種無法搜尋、不可複製的體驗,是 AI 取代不了的。在曼尼經營自媒體的過程中,也會和類似的創作者逐漸形成知識型同溫層,互相推薦、互相導流。在這次的訂閱制上線時,可看到眾多同樣是科技財經類的創作者、創業者、甚至企業高層,紛紛在自己的社群上推薦,這是一種隱性的社群價值和同溫層連結。

AI時代下,媒體未來該怎麼走?

回到內容產業本身,特別是傳統意義上的新聞媒體,還可以怎麼做?
AI 的確能快速複製新聞、整理資訊,讓「事實」變得便宜,但它同時重新定義市場:越容易被 AI 取代的內容,越沒有商業價值;越無法被 AI 複製的部分,越有變現能力。AI時代下的內容產業要往什麼方向走?我們有幾個選擇。

  1. 用AI增產新聞、報告與內容,持續做流量。 這條路徑仍然存在,但技術門檻低,容易陷入紅海。

  2. 如《曼報 Pro》、Stratechery,一人也能做,產量小、毛利高,把專業判斷與分析框架商品化,賣給願意為「研究外包」付費的高知識族群

  3. 回到媒體核心本質:與人的互動採訪與社群連結。 第一手訪談、實地觀察、連結業內人士、媒合商機,這些是AI無法提供的,卻是垂直媒體能第一手供給的稀缺資源,也是最能建立話語權的武器。

AI擅長產出無窮多的答案,卻難以提供可信的立場與高價值社群連結。讀者要的不是一堆隨手可得的事實,而是有人幫忙下判斷、拉框架、盤點、專家知識、做出總結。

或許再過幾年回頭來看,採訪記者會成為一種具備手工藝價值的職業:專門進入真實世界,取得人類專家的想法和第一手觀察,成為AI知識體系不可或缺的來源。並和AI協作,產出更具人本深度的觀察和分析。AI巨頭們會不會願意為了第一手採訪內容付費,還是將就於大量自動化生成內容?還不好說。但作為內容產業的一員,當然更期待AI工具的存在意義,是使得世界的訊息流通變得更有趣多元。

在內容產業裡,AI也許會把「例行、可複製」的部分通通自動化,迫使人類內容工作者轉向更高階、更有創造性的價值: 現場觀察、深度對話、價值判斷、社群連結 。最後再提一次2016年Google AlphaGo打敗李世乭的意義:AI終究激出世界棋王下出了他原本下不出的那一步棋。

延伸閱讀:6萬次爬蟲只換來1次點擊!AI搜尋促成「流量大斷崖」:Google如何改寫搜尋行規?

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一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現
一文看懂 AI 電視可以幹嘛?不只有 AI 演算法,頂級硬體帶來高畫質表現

火熱的 AI 風潮掀起客廳革命,到底 AI 電視可以幹嘛?簡單來說,AI 電視透過 AI 處理器與演算法,即時進行 AI 畫質優化、音效調整、智慧語音搜尋和極致的個人化推薦,全面顛覆傳統智慧電視。在 AI 電視功能中,最讓消費者有感的是 AI 畫質優化,但許多人往往忽略了,畫質提升不只關乎演算法,更取決於底層的背光、色彩與控光技術。Sony BRAVIA True RGB LED 電視,正是將軟體思維與硬體工藝深度結合的最好示範。透過創新的 XR 認知智慧處理器搭配 True RGB 技術,精準呈現 AI 電視的畫質優化能力。

AI 電視是什麼?不只是能上網看串流的智慧電視

要理解 AI 電視可以幹嘛,首先必須釐清 AI 電視與一般智慧電視的差異。傳統智慧電視是為電視接上網路,讓使用者單向觀看連網影音。AI 電視則是在智慧電視的基礎上,導入了 AI 處理器與先進演算法,讓智慧電視具備「主動分析與學習」的能力,可即時判斷每一幀影像的畫質特徵、聲音頻率、觀看環境(如白天強光或夜晚暗光),甚至是家庭成員的使用習慣,進而動態調整視聽呈現。簡單來說,傳統智慧電視解決的是「能不能連網看內容」的問題,而 AI 電視解決的是「如何讓內容呈現得最好」的體驗問題。

但當 AI 演算法分析出最佳的畫面設定後,如果硬體無法精準跟上,優化效果就會大打折扣。這也是為什麼高階顯示技術 True RGB 開始受到市場矚目,確保 AI 算出的極致色彩與對比,能精準落地在觀眾眼前。

傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
傳統電視容易出現暗部發灰或亮處過曝。Sony BRAVIA 9 II 透過 True RGB 三色獨立背光,能將 AI 算出的極致對比與飽和色彩精準落地。
圖/ 數位時代

AI 電視可以幹嘛?從畫質、場景、音效到個人化推薦的四大核心進化

面對消費者的核心疑問「AI 電視可以幹嘛?」,可從四大 AI 電視功能深入拆解。

AI 畫質升頻與降噪:讓低解析度內容更清晰

透過 AI 升頻與降噪技術,可分析解析度較低或經過壓縮的影音內容,改善線條、紋理與雜訊,使畫面在 4K 螢幕上呈現得更清晰。True RGB 則能協助 AI 優化後的畫面亮度、色彩與對比度精準呈現。不過實際效果仍會受到原始片源解析度與壓縮品質影響。

智慧場景辨識:依電影、球賽、遊戲自動調整畫面

AI 電視能即時辨識播放內容,自動調整畫面呈現,比如看電影時調整為劇院感色溫、看球賽即時插幀消除動態殘影、玩遊戲時自動切換至低延遲模式。在不同場景轉換時,True RGB 讓亮度與色彩對比表現依然精準自然。

左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
左圖為電影模式,右圖為遊戲模式。智慧場景辨識功能會根據電影、球賽或遊戲自動切換最佳模式。搭配 True RGB 技術,即使在動態或暗部場景下,色彩依然自然不失真。
圖/ 數位時代

AI 音效優化:讓人聲與環境音更清楚

AI 音效演算法能分離出人聲對白與背景音效。看動作大片時,能放大環繞立體感;看新聞時,則優化人聲頻率,甚至能根據客廳結構進行空間音效校正。

除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
除了頂級畫質,Sony 將 AI 音效演算法與機身背部揚聲器深度結合,能根據客廳結構進行空間校正,分離出清晰人聲與震撼環繞音效。
圖/ 數位時代

語音互動與個人化推薦:減少尋找內容時間

AI 語音互動更能理解複雜語意,當你說出「我想看適合週末晚上的搞笑電影」時,AI 便會結合使用者的觀看偏好推薦清單,真正做到懂你所想。

整體而言,在眾多 AI 電視功能中,消費者最能直觀感受到的是 AI 畫質升頻與場景優化。但不論軟體演算法如何強大,都需要有對應的硬體執行力,而 True RGB 正是讓這些高階 AI 畫質能精準落地的關鍵技術。

AI 畫質優化的關鍵:不只靠演算法,硬體也是決勝點

在討論 AI 電視時,大眾常有一種迷思,認為只要電視內建強大的 AI 處理器和演算法就行,事實上,AI 電視的畫質優化不是靠單一演算法完成,而是包含「AI 判斷」與「硬體呈現」兩大層次:

首先由 AI 負責辨識畫面中的主體物件、人眼焦點、光影分佈及動態物體的移動軌跡等。根據 AI 判斷結果,演算法在底層即時計算出一套優化藍圖,決定哪些區域需要進行 AI 升頻、降噪、提高畫質、調整亮度、對比或色彩飽和度等。而硬體則負責最終畫面呈現,包含電視的背光、面板、控光技術與色彩控制技術,才是真正決定這張優化藍圖能被實現到什麼程度的關鍵。

而 Sony BRAVIA True RGB LED 電視便精準示範,硬體如何賦予 AI 電視極致表現。傳統 LED 電視使用單一藍色 LED,再搭配濾光片混色的方式,容易產生色彩混濁或亮度減損,True RGB 技術則以獨立驅動紅(Red)、綠(Green)、藍(Blue)三原色 LED 作為背光源,當 XR 認知智慧處理器分析影像內容,發出畫面調整指令後,True RGB 能精準響應,讓紅、綠、藍三色背光以極高精度進行獨立控光,將 AI 畫面調整的判斷精準呈現。

一般智慧電視、AI 電視、搭載 True RGB 的 AI 電視差在哪?

跳脫複雜的規格參數,一次搞懂三代智慧電視有何不同。簡單來說,一般 AI 電視可以做到升頻、降噪與場景辨識;搭載 True RGB 的 AI 電視則進一步把 AI 判斷延伸到背光與色彩控制,真實還原亮度、色彩與對比。

一般智慧電視 AI電視 搭載 True RGB 的 AI 電視
核心定位 解決「連網與內容獲取」 解決「基礎畫面自動優化」 解決「極致高階畫質精準執行」
畫質處理能力 支援基本的數位降噪,無法因應訊號源差而改善 具備 AI 升頻技術,能動態辨識場景並優化低解析度影片 結合 XR 認知智慧處理器與硬體優勢,進行深度的 AI 畫面優化
背光技術 傳統常亮背光,容易產生漏光與局部發灰現象 具備區域控光,但演算法與硬體匹配度較為普遍 採用 True RGB 三色獨立背光,控光精準度極高,無溢光與色偏
色彩與亮度表現 色彩表現較為平淡,高亮處易過曝,暗部細節容易丟失 色彩飽和度高,但有時因演算法過度補償而顯得不夠自然 實現豐富飽和的色彩表現層次,精準還原真實色彩
主要適合情境 看第四台、日常追劇 看 4K 串流,希望電視能自動適應不同影音內容 追求劇院級體驗,喜歡高畫質影音、球賽、遊戲的用戶
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
跳脫傳統電視容易漏光與發灰的痛點,Sony BRAVIA 9 II 結合旗艦級 XR 認知智慧處理器與 True RGB 背光技術,從底座美學到內在核心,皆為追求劇院級體驗的頂級用戶而生。
圖/ 數位時代

買 AI 電視時,真正該看哪些規格?

當你準備為家裡添購 AI 電視時,除了關心它是否支援智慧語音、刷新率有多高、個人化推薦好不好用之外,以下四個核心 AI 電視功能才是決定長期觀看品質的關鍵指標:

AI 處理器

大腦優劣決定電視表現,挑選時認準旗艦級的 AI 處理器,如 Sony 的 XR 認知智慧處理器,不只單純堆疊算力,而能模擬人類大腦的認知方式,打造身歷其境的畫面真實感。

AI 升頻能力

優秀的 AI 升頻能力應能精準區分「影像噪訊」與「畫面原生紋理」,在去除雜訊的同時保留皮膚毛孔、衣服編織等細節,而非一味抹平。

背光與控光技術

若重視高階畫質,True RGB 可作為判斷 AI 畫質能否精準呈現的重要顯示技術,徹底告別傳統畫面暗部發灰、亮部慘白的通病。

色彩與亮度表現

不能只看標榜的 HDR 規格,更要檢視硬體能否真實呈現。True RGB 能賦予 AI 電視更強悍的畫面執行力,銳利呈現 AI 算出的明暗對比與色彩飽和度。

關於 AI 電視與 True RGB 的常見問答

Q1:AI 電視適合哪些人?
AI 電視適合所有對影音品質有追求的人。不論你是愛看高畫質影音的追劇族、追求畫面流暢不殘影的運動迷、重視高刷新率與低延遲的遊戲玩家,AI 電視都能大幅提升觀影體驗。

Q2:AI 升頻會把影片變成 4K 嗎?
無法完全等同原生 4K,但能讓畫面更接近高解析度的觀看效果。AI 升頻利用比對與像素補插,將原本模糊線條變得銳利清晰,結合 True RGB 的高精細控光後,視覺表現會非常接近 4K 原生畫質。

Q3:買 AI 電視時,只看 AI 處理器夠嗎?
絕對不夠。演算法算出的完美畫面需要顯示硬體來執行,電視的背光技術、控光與色彩管理能力(如 True RGB)同樣重要。軟硬完美結合,才是高畫質的保障。

Q4:AI 電視對看球賽或玩遊戲有什麼差別?
AI 電視能根據不同場景優化畫面表現,觀看球賽時,能動態識別高速移動對象,即時插幀消除動態殘影;玩遊戲時,能自動切換至低延遲模式和強化暗部細節。

Q5:白天和晚上看電視,AI 電視會自動切換不同的畫質設定嗎?
Sony 搭載 True RGB 的 AI 電視內建環境光感測器,能根據環境光線變化動態調節畫面呈現,在白天明亮時自動增亮、晚上變暗時調降亮度並柔化對比,省去手動切換的麻煩。

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