20秒搞定賽事精華!皇馬加速器看中的AI新創,如何用AI「快剪」席捲體壇、媒體圈?
20秒搞定賽事精華!皇馬加速器看中的AI新創,如何用AI「快剪」席捲體壇、媒體圈?

將AI產品打入中華職棒、台灣職業籃球聯盟P. LEAGUE+(PLG)、鏡電視,還把觸角伸到日本、泰國、越南、香港及新加坡等海外市場,更成功入選西班牙知名體育球會皇家馬德里的加速器,這是成立5年的新創超妡科技(妡音同新,下稱Spot)的成績單。

Spot提供一站式AI雲端媒體資料庫(AI Film Room)解決方案,其核心價值在於流程整合與AI快速剪輯,大幅簡化傳統媒體和運動賽事在影片內容拍攝、剪輯到入庫的繁瑣與耗時流程。

有趣的是,Spot團隊僅有5人,還從未對外募資過。「AI的變化太快了,不要過度投資可能對我們是比較穩健的做法。」Spot共同創辦人洪頎茗說,「小團隊可以做很多新的模式,我們要仔細思考每個客戶的需求,然後把產品做深,才可能跑在前面。」

抄截社群「快」流量,旁白、字幕難不倒

Spot是從運動賽事起家的,著重於精準捕捉關鍵時刻,包括自動偵測進球瞬間、精彩重播片段及其他重要情境。例如璞園領航猿球星盧峻翔切入上籃得分後,正式成為聯盟歷史得分王,這段影片經過Spot的AI技術配上旁白與字幕後,最快20秒就能放上PLG的社群媒體。

超妡科技 Spot
圖/ 數位時代製圖

跨入媒體業則是Spot的新嘗試,因為兩者之間有個共同痛點:影音資料的整理與快速剪輯。

在傳統模式中,媒體的攝影師或工作者常常扛著體積龐大的攝影機,加上一個5G背包到現場,傳輸直播訊號回到中控室後,再透過導播器材、收音器材等各種硬體設備快速後製直播,或者將影片儲存至剪輯師的個人電腦,經過漫長的剪輯過程後,再將成品手動匯入媒體的影片庫中。這種高度依賴人工的流程不僅耗時費力、容易出錯,而且硬體設備的不便性也是個硬傷。

在短影音當道的時代,運動聯盟等不及這樣的處理速度,對於每天可能需要處理數百支影片的新聞媒體而言,更是不可接受。

「但是運動賽事數量有限,還有季節性問題,營收天花板不高,媒體對快速剪輯的需求卻是持續不間斷的,特別是在OpenAI技術剛問世,聲音轉文字等功能契合媒體需求時,這是一個進入媒體市場的契機。」洪頎茗解釋從運動賽事切入媒體業的原因。

那Spot怎麼解決?Spot將產品定位為一個雲端媒體資料庫(AI Film Room),將從拍攝到剪輯的功能整合到單一平台上,從直播、剪輯到保存,省去了人工檔案複製、轉檔等繁瑣步驟。

只要用手機進行錄影或直播,就會自動上傳到Spot的雲端媒體資料庫,除了具備影片庫存的功能,還有AI貼標籤、即時語音轉文字、自動生成摘要與剪輯等功能。新聞媒體方面,Spot的AI技術則主要用於自動化處理大量資訊、抓取重點與新聞裁切。

透過高度整合,Spot能將10人團隊的工作量縮減到3人,大幅提升媒體的工作效率,更能顯著降低營運成本,甚至省下龐大的基礎設施預算。「我們提供的更像是一個基礎建設,而不僅僅是SaaS工具。」Spot商務長陳冠宇補充。

不學Adobe全面撒網,鎖定小眾深度經營

不過正如洪頎茗所言,AI變化非常快,Spot僅憑AI立足的話,優勢何在?

他表示,這些功能的確並非只有Spot能做到,所以關鍵是提供無縫且便利的體驗,也就是在盡量不改變流程、器材的情況下讓客戶使用Spot。但這相當不容易,因為Spot的AI對人力安排的衝擊非常直接。

由於影音拍攝、直播與剪輯本就是「勞力密集」工作,需要頻繁地臨時調度人力到現場,因此無論是運動聯盟還是媒體,都已經安排大量人力在其中,如果直接導入Spot,企業管理者往往會對於無法派工的人力陷入不知所措的困境。

面對這些挑戰,Spot採取了多重策略: 首先,他們鎖定尚未擁有大量媒體人力或剛成立新影音部門的客戶 ,因為那些還沒聘請大量人力或剛要發展新影音事業部門的企業,更能以開放態度導入新工具。例如在日本某個大型運動媒體中,其影音部門僅有5、6人,使得溝通和導入工作變得相對容易。

其次, Spot採取深度貼近企業的合作模式,而非簡單銷售軟體。

洪頎茗解釋,他們不會像設計軟體Adobe一樣丟一套軟體讓客戶自行摸索,而是把自己變成使用者,深入理解客戶的工作流程,將Spot的產品融入其中,解決最實際的問題。陳冠宇補充,他們會觀察多個客戶的需求,找出共通的情境進行產品迭代,而不是做純粹的客製化開發,以確保產品的可擴展性。

左起依序為超妡科技商務長陳冠宇、共同創辦人洪頎茗、施冠廷。
圖/ 侯俊偉攝影

在台灣步入穩定成長之際,Spot已瞄準海外市場,雖然最初理想是專攻日本,因為其運動市場成熟且與台灣喜好相似,但因日本客戶導入速度較慢,他們隨後轉向多市場試點,包括泰國、越南、香港、新加坡及菲律賓等地。

洪頎茗笑稱,雖然經營中的海外市場看起來很多,但每個地方的主要媒體和賽事數量不超過5個,因此實際上仍在團隊可控的範圍內。

這也凸顯了Spot另個獨特之處:他們至今仍是一支由5名正職員工組成的小型團隊,且尚未對外募資。

洪頎茗解釋,這是Spot在AI時代下的刻意選擇,「追求成長很重要,但真正有意義的是成長本身而非數字。只看數字的時候,你可能會去為了它做很多無意義的事情,變成無意義的擴張。」

換句話說,「做深」每個客戶,而非盲目追求數量,是Spot當前的核心。「我認為AI會在某個時間點巨變,這時就是小新創殺出的時候,所以我們要保持彈性,先維護留存率與客戶,階段性擴張,才能重圍市場贏家。」洪頎茗說。

超妡科技(Spot)

  • 共同創辦人:洪頎茗、施冠廷
  • 產品/技術:一站式AI雲端媒體資料庫
  • 營收:年經常性收入約新台幣2,100萬元,尚未對外募資

延伸閱讀:「因為AI,募資A輪門檻已經高了10倍!」矽谷創投第一線解惑:AI泡沫是真的嗎?
創業不再是科技巨頭專利!AI讓單人獨角獸將誕生,能像經營YouTube一樣普及

責任編輯:蘇柔瑋

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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