會員為王時代,Web3真是決勝關鍵嗎?創造智能解密三立集團實戰案例
會員為王時代,Web3真是決勝關鍵嗎?創造智能解密三立集團實戰案例
2023.07.20 | 區塊鏈

「塊轉Web3」是區塊鏈媒體《WEB3+》推出的直播節目,集結四位不同專業領域的主持人,每週三中午輪番上陣,用30分鐘的時間,帶來第一手的人物訪談、拆解區塊鏈新商業案例、產業最新脈動分析,陪你一起吃午餐。

三立電視的全資子公司「創造智能」,結合三立旗下節目,發「娛樂通行證」NFT,讓持有者參與節目製播,未來還將規劃成元宇宙。幕後推手「創造智能」怎麼用Web3翻轉會員經營?團隊親自解密!

主題:會員為王時代,Web3真是決勝關鍵嗎? 創造智能解密三立集團實戰案例
主持:高敬原|WEB3+網站召集人
來賓:林鶴明|創造智能行銷長、謝和成|創造智能 全媒體應用部 企劃專員

小檔案:創造智能

「創造智能」為一家新創的Martech行銷科技公司,並且由三立集團投資,應用Web3融合Web2技術,透過AI大數據處理分析之能力,為客戶規劃全媒體的行銷方案。

專精於主動式行銷與內容吸引力,協助客戶創造社群聲量與銷售量。關注於CDP(主動式顧客數據平台)、NFT、AI與社群營運的創新操作。曾發行影視娛樂通行證「灣島樂園」NFT以及《大嘻哈時代2》選手卡NFT。

🛎️延伸閱讀: 一顆NFT,黏住Z世代!三立電視30歲大轉型,如何解決營收瓶頸、觀眾老化問題?

##### 直播精華一次看

Q:創造智能的實例應用有哪些?

謝和成 :以《大嘻哈時代2》選手卡為例,目的是讓觀眾跟選手一起成長,這是一檔非常注重跟粉絲互動的節目。觀眾會在素人海選的時候就獲得等級為N的選手卡,一進入到節目比賽後,會演變成R、SR,直到冠軍UR,不停做改變。

另外,當選手進入到六強時,卡牌會出現變化,點擊小按鈕後會跑出整檔節目選手的精采花絮。對於粉絲來說,會是非常新鮮的感受,因為以往實體卡片聽不到聲音,也沒有動態效果。

以成果來說,這個NFT其實幫助了《大嘻哈時代2》這個品牌創造新的營運模型,後來節目結束後,還有在陸續舉辦演唱會,NFT持有者則可以有預先搶購權,後來還有實體卡包的配置等。粉絲購買NFT,之後還能用其他管道去回饋品牌,這是非常值得分享的。

🛎️延伸閱讀: 【觀點】《大嘻哈時代2》燃起「台饒」炫風!NFT選手卡怎麼吸住鐵粉?團隊親自解密

Q:如何說服更多人加入Web3經營領域,而不只是個噱頭?

林鶴明 :延續《大嘻哈時代2》NFT來說,以前有很多的表演節目,根本不知道自己的粉絲或會員在哪裡,比如說五月天演唱會秒殺,但賣光之後那些人在什麼地方,沒有一個平台是可以跟他們互動的。

根據《大嘻哈時代2》這個案例,當歌迷有了NFT之後,之後可以透過它與歌迷維持聯繫,甚至之後舉辦演唱會,我可以讓忠誠會員優先購票,照顧他們,而持有者也會有VIP的感受。

這樣的形式,就是發展會員的核心,當然歌手或許有歌迷俱樂部,但他與真正買票歌迷的數據是無法完全重疊的,《大嘻哈時代2》的NFT操作,則可以連結在一起。

是不是所有東西都需要透過Web3?我認為這是一個讓大家很困惑的名詞,我覺得三立跟創造智能,是屬於做應用服務的階段,而不是學術研發,我們重視的是使用者的體驗。如果會員機制透過Web3能夠達到更好的體驗,那就是可以發展的方向,反之亦然。對於應用服務端來說,不太需要陷入Web3這個名詞到底是什麼的討論。

其實會員機制不是新邏輯,以前參加學校社團,填報名表就可以參加了。現在則是常用Google表單,進入Web3更方便,透過區塊鏈的技術連表單都不用填。

Q:在培養忠誠會員的路上,面臨哪些挑戰?

林鶴明 :以前常講說內容為王,會講好故事的就掌握主導權,但後來發現通常通路跟平台才是主導者。比如說某家泡麵很好吃,但如果7-11沒有賣,就會有瓶頸。

不過現在,我認為「會員為王」的階段來了,這麼多平台,怎麼讓會員留下來才是關鍵,平台的取代性已經增加,每個人都有許多會員帳號,例如想看紙牌屋會去Netflix、想看冰與火之歌會去HBO等,但看完之後可能就會退訂。

以平台方來說,怎麼留住會員是最重要的。它可能會靠後續服務取勝,例如擁有較好的演算法,會知道我想看什麼,甚至是加值服務可以滿足其他需求等,我就會變成忠誠會員。

我們觀察所有的會員機制,大概分成四種。

第一是「點數型會員」,例如在餐廳吃完飯後服務生會問要不要加會員累積點數,但客戶可能吃過一次後再也不會打開來用。

第二是「產品型會員」,買東西前要加入會員才能購買,一些電商等都是透過這種方式。

第三是「服務型會員」,例如你今天想要看房子,就會加入房仲的Line,或是房仲業者群組,他們會推服務給你。

第四是「理念型會員」,政治人物其實就是這類型,加入他的Line或社群,雖然沒有物質回饋,但能因為這些人的理念認同與互動,而獲得滿足感。

反之,如果連理念型的會員都能夠經營,那其他種類的會員機制,都可以做。不管你是什麼行業、哪一種服務或哪一種產品,都可以透過會員機制建立管道。從大家都在經營會員,可以得知內容好不一定足夠,養成忠誠會員才能永續發展。

Q:NFT會員制實際應用有哪些?與原本的會員機制的差別在哪?

謝和成 :有一派民眾知道NFT可以做會員證,一派是連NFT是什麼都不知道,我原本APP用得很舒服,為甚麼要轉換成另一種東西?

消費者若沒意願,企業也不會想做這件事。傳統經營會員的市場實在太競爭,品牌都在推買一送一、CRM(客戶關係管理)、累積會員資料等,其實大家都有做。不過創新的模式可以突破競爭的情況,那就是Web3。

在Web2經營會員很像夜市遊戲,就是現金一把抓,看誰抓的多,但Web3就是有精準目標直接投遞,所以企業都想直接抓到最活耀的用戶,只要能辦到,就能成為會員為王的品牌。

不過有許多Web2品牌認為,NFT技術很困難,會形成一種阻礙,但對創造智能來說,我們都做了非常多的嘗試,我們想透過實戰去跟大家說創造智能正在做這件事情,而且沒有想像中那麼困難。此外,Web3與Web2會員制度也是可以共存的。

Q:經營Web3會員要如何與Web2整合?

林鶴明 :我覺得會員邏輯是,把路過的散客變成粉絲,然後粉絲變成鐵粉,鐵粉下一步就有人開玩笑說是乾爹,也就是把金流都交付給你。

這過程當中,一定很多人想說,已經在做會員機制了,那進入Web3要打掉重練嗎?其實不需要,它能夠直接提升你的粉絲等級,因為Web3本身具有一定門檻,所以願意投入的人有幾個象徵,一是對科技應用比較理解、比較年輕,屬於新的受眾,年輕世代可以很快融入,如果想發展這塊新受眾,或是把舊有客戶提升層級,都可以用Web3。

當客戶已經具有忠誠度後,他會願意跟著轉換,可以去觀察有哪些空間可以往上走。如果今天連Web2會員都沒有,那你可以直接使用Web3,或是先建立Web2再橋接過去,品牌也可以借此機會做分眾。

Q:從集團角度來看,創造智能的娛樂通行證扮演何種角色?

林鶴明 :我覺得三立與其他品牌不同,它提供的是影視音的服務,我們賣的是數位內容,以這角度來說,有線電視觀看人口一直下降,如果集團持續只做這件事,就會跟著慢慢萎縮。媒體產業要面對的問題是,要堅持做,還是努力轉型,三立選擇的就是後者。媒體產業發展非常快速,如果沒有趕快跟上就會直接進入到下一個階段。

我們看見一個契機點,三立擅長做內容,也有頻道,下一步就是會員。

透過娛樂通行證,持有者可以享受更多的服務,包含剛剛說的演唱會門票等。第一階段是融入社群邏輯以及Web3應用,第二階段就是系統的整合,第三階段就是會員只要進入三立娛樂的任何管道,我們就會知道你喜歡看新聞還是其他內容,三立可以推薦相關產品給用戶。知道用戶喜歡什麼東西,體驗也會提升。

Q:這樣的會員經營模式是否有機會向國際拓展?

林鶴明 :如果全世界都開始運用Web3的技術在做資料交換,我們就必須做對接。以前賣版權的方式,可能要拿帶子去國外賣,現在是數位檔案,未來就可能是用區塊鏈,這是一個可以期待的方向。未來版權買賣是否會透過Web3,是有機會的,包含IP等也能用這樣的方式。

核稿編輯:高敬原

關鍵字: #NFT
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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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