大吃粉絲經濟!台大學生30天開發App,追星社群Kardomo衝出3萬下載量
大吃粉絲經濟!台大學生30天開發App,追星社群Kardomo衝出3萬下載量

如果你打開一位K-Pop粉絲的皮夾,最顯眼可能是一張張員瑛(IVE成員)自拍照的專輯卡片。對於圈外人來說,這是一張成本不到10元的卡片;但對於追星族而言,這是一種身份識別,也是連結偶像最緊密的實體聖物。

註:張員瑛是知名韓國女團IVE成員,IVE出道後以《LOVE DIVE》橫掃2022年度歌曲大賞。

在2024年,當全球K-Pop實體專輯銷量,在連續9年成長後首度下滑19%的狀況下,小卡經濟仍然熾熱,一張稀有卡片在二級市場的價格甚至能翻上百倍。

正是這股粉絲經濟的龐大價差,成了Kardomo(卡多萌)創業初期最大的動力。這支由4名高中死黨組成、現多就讀台大的學生團隊,最初被這塊商機吸引,原本預想能建立一個交易平台,靠著幫粉絲媒合買賣小卡來抽手續費賺錢。然而,現實的財務模型給他們上了一課,原本的商業模式根本跑不動,但他們沒有放棄,而是選擇轉型。

在沒有全職資深工程師的配置下,團隊全員訂閱AI開發工具,僅用一個月便開發出整合追星行事曆、資訊討論與小卡圖鑑的社群App。

這一次,數據給出了最好的證明:自今年7月上線以來,在零廣告投放的狀況下,Kardomo憑藉精準解決資訊焦慮的痛點,靠著社群口碑迅速擴散。上線不到半年,累計下載量突破3萬次,月活躍用戶(MAU)穩定超過2,000人,更一度衝上App Store總排行榜第7名。

在這個AI時代,這群學生是怎麼做到的?

轉型實戰:用「AI極速試錯」換取生存空間

轉型說來容易,但對這群學生來說,中間經歷了一段痛苦的試錯期。

時間回到創業之初,作為追星族的他們敏銳地注意到K-pop小卡市場的價格波動極大,一張小卡的價格可以從10元飆升到數萬元。團隊因此設想,若能複製潮鞋平台StockX的模式,建立一個競價與媒合系統,並規劃從中收取2%至3%的手續費,這將是一門好生意。

他們的假設看似合理,但當團隊深入計算後,發現了這個模型的致命傷:目標客群的支付能力與平台維運成本不匹配。Kardomo團隊坦言,核心用戶多為國高中生,單筆客單價過低。「若僅依賴手續費,單月營收頂多新台幣20~30萬元,無法支撐技術研發與團隊運作。」技術長葉又銘說。更關鍵的是,作為雙邊平台,若沒有足夠的初始流量,交易深度將無法建立。

卡多萌
萌主系統
圖/ 卡多萌

認清這點後,團隊決定暫緩交易變現的計畫,轉而從自身作為追星族的痛點出發,先解決粉絲更痛、更基礎的需求。那就是K-pop的追星體驗雖然充滿儀式感,卻也伴隨著巨大的資訊焦慮。

為了不錯過偶像的任何動態,粉絲往往被迫在Instagram、官方粉絲平台Weverse追直播跟偶像互動,不得不在破碎的數位管道間疲於奔命。洞察到這一點,Kardomo團隊決定調整戰略,試圖在混亂的社群網絡中,搭建一個專屬於粉絲的一站式入口,先把流量養大、黏住。

不做莊家改做管家:卡多萌如何轉攻追星族的資訊焦慮?

為了將分散且破碎的追星資訊重新聚合,Kardomo開發了核心功能「追星行事曆」。這項功能的誕生,源於團隊對粉絲生態的深刻洞察:「Weverse這種官方平台不會負責你在台灣的資訊,或是台灣主辦方的搶票細節。」資訊長彭麒任解釋道,為了填補這個缺口,他們採用「維基百科式」的共編邏輯,發現粉絲其實非常願意貢獻資訊。

卡多萌
行事曆功能,讓粉絲能夠一站式閱讀偶像的行程。
圖/ 卡多萌

現在,無論是韓團的回歸、全球巡演等這些官方無暇顧及的細節,都能透過熱情粉絲的協作,在App內即時拼湊出最完整的時間軸。此外,平台更整合了跨平台的音樂排行榜、追星日誌和專屬討論區,全方位滿足粉絲從獲取資訊、收藏交流到紀錄心情的需求。

除了時效性資訊,Kardomo也將創業初期積累的技術能量注入收藏領域,推出小卡圖鑑。

如果你在網路上搜尋「小卡」,你會發現這是一種違背傳統經濟學定價的商品。一張成本不到台幣10元的印刷紙卡,僅僅因為印上了偶像的自拍,就能在二級市場飆出數萬元的成交價。這是一個充斥著對偶像熱愛的龐大市場,也是粉絲經濟中最不透明的一環。

針對粉絲社群內部對於小卡的頻繁交流需求,以及小卡價值與交易資訊不透明的二手市場,Kardomo試圖以「小卡鑑定交流區」,搭建一個更高效的輔助系統。

「小卡本身在社群中,已經有一套成熟的分類與整理流程,粉絲們也很習慣自己去做判斷。」葉又銘舉例,像是如果有新卡釋出,很多平台幾乎是即時整理出完整資訊,所以Kardomo更著重在整合資訊,「我們更像是在搭建一個更好用的工具,去整合這些散落的資訊來源。」

卡多萌
小卡圖鑑功能,讓粉絲能夠一眼看見不同團體的小卡價格,同時也能夠互相交流,鑒定真假。
圖/ 卡多萌

透過系統化的整理,平台能協助粉絲在交流與鑑定區中,更順暢地交易或交換到想要的版本,甚至提供初步的價值參考。葉又銘強調,這個交流區不僅解決了過去單靠肉眼比對的低效困擾,更重要的價值在於協助粉絲建立專屬的「小卡收藏冊」。

然而,要讓龐大的資訊生態系長久運轉,單靠團隊不到10人的人力顯然是不可能的。為了突破營運瓶頸,Kardomo建立了「萌主(版主)機制」,他們招募了80多位各團體的死忠粉絲,賦予其審核行事曆、管理討論區秩序的高權限,使其成為平台的營運骨幹。

這套機制的成功,連創辦團隊都感到意外。營運長顏佑蓁分享了一個插曲:「我們曾經想給貢獻前3名的盟主一些實質獎勵,結果他們直接回絕說:『不要啦!』」這群版主的理由很純粹:「因為看到資料被整理得漂漂亮亮,讓更多人認識這個團體,我就很開心了。」這種非金錢驅動力,讓Kardomo在較低的營運成本下,建立起難以複製的社群溫度。

卡多萌
萌主能夠透過以圖搜圖功能方便管理小卡。
圖/ 卡多萌

目前,Kardomo仍採用免費模式吸納使用者,未來不排除推出訂閱制。而談及未來商業模式,在K-pop粉絲經濟中,他們看的不是從小額付費中獲利,而是摸索出一條依賴精準數據價值的變現之路。團隊表示,未來將避開消費力有限的C端,瞄準握有預算但充滿焦慮的企業端。

卡多萌
萌主系統
圖/ 卡多萌

「主辦單位想知道的不只是票房,而是鐵粉在哪裡。」葉又銘分析,2024年韓團來台開演唱會場次雖創新高,但主辦方常面臨定價或場地大小估算失準的風險,透過分析用戶在App行事曆上的關注點、收藏了哪張稀有卡,Kardomo將有機會能為經紀公司提供精準的粉絲輪廓,這些數位足跡將成為決策者的關鍵依據。

「不想進台積電」的告白,用AI找回對人生的定義權

回顧這段過程,Kardomo團隊坦言,學生身份既是限制,也是武器。「最大的劣勢就是『實戰經驗』不足,我們沒辦法跟在業界工作了10~20年的人比。」團隊自我剖析,但正因為缺乏經驗,他們反而發展出一套獨特的生存哲學:「我們最大的優勢就是時間成本很便宜。我們的策略就是用時間去換驗證,不斷嘗試點子,快速推出功能。」

團隊回憶,他們初期便發現社群上有三成問答都在徵友,也以為大家喜歡分享歌單,便迅速開發了「交友功能」與串接Spotify的「音樂分享」。「結果數據出來,根本沒人用,證明這不是個剛需。」彭麒任說,得益於AI賦能,他們能迅速止損,將火力集中在數據驗證過的幾大核心功能。

卡多萌
卡多萌核心團隊成員:由左至右分別為資訊長彭麒任、技術長葉又銘及營運長顏佑蓁。
圖/ 蔡仁譯攝

除了技術上的不斷試錯與調整,心態上的轉變更為關鍵。團隊特別提到,參加台大創創期間,導師的一席話重塑了他們的商業觀。「導師告訴我們,創業不只是解決問題,而是要面對市場、產品、商業模式的複雜搭配。」這讓他們深刻體悟到,創業沒有標準答案,而是一個「不斷試錯、把成功機率提高」的過程。

但究竟為什麼這群高材生,願意放棄穩定的職涯,選擇了一條充滿不確定性的路?

葉又銘笑著說出了那份超越年齡的篤定:「如果可以靠這個養活自己,就不用畢業後去台積電或其他大公司上班,這會是一條比較適合自己的人生路。」至於家人的看法,顏佑蓁幽默地說,平時不會跟家人講太多商業細節,因為解釋起來太累,「但家人算是蠻中立的,只要讓他們知道我們還活著、有在做事就好。」

從一個想賺手續費的簡單念頭,到如今掌握3萬核心粉絲的數據平台,Kardomo證明了,在這個演算法主宰的時代,技術可以被複製,但這份屬於學生的勇氣與溫度,才是AI時代最稀缺的資產。

創業快問快答

Q:最常被客戶或投資人問起的事情?您會如何回應?
商業模式、使用者數據、廣告
Q:要達到下一步目標,團隊目前缺乏的資源是?
可以專注的時間
Q:創業,教會了你哪些事?簡單分享創業至今以來的心得感想?
多找人聊而不是埋頭苦幹,不論是使用者、業師、同領域的前輩。這樣會有比較多想法,且不是 tunnel visioned on眼前的東西
Q:創業至今,做得最好的三件事為何?
快速驗證市場、快速開發、積極採訪使用者

團隊資訊

公司名稱:卡多萌(Kardomo)
成立年份:2025
官方網站

本文授權轉載自創業小聚

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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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