線上影音暴紅,肥了網通產業
線上影音暴紅,肥了網通產業
2007.03.15 | 人物

過去幾年來,原本素昧平生的網路影音及通訊產業,有了巧妙的交集。通信產業的經理人開始留意到網路影音的發展,關心的程度之高,不僅贊助Web 2.0的相關聚會,某些公司甚至和網路公司談合作。

這個現象背後的原因其實很簡單:線上影音流行,使得寬頻網路的需求大幅地增加,為網通產業注入一劑強心針。下游的服務業者(service provider)生意興隆,上游的設備及零件供應商自然也就會跟著受益了。

「YouTube的成功,改變了我們利用網路溝通和娛樂的模式,」知名網通設備供應商Tellabs執行長普拉布(Krish Prabhu)在公司的年度財務報告中表示,「而使用寬頻網路的成本降低,更為線上影音的發展提供最佳的環境。」

他更進一步明確指出寬頻網路的重要性:「和下載一分鐘的音樂相比,下載一分鐘影片需要四倍以上的頻寬;若要順暢地觀賞線上串流(streaming)的高畫質(high definition)影片,則需要比觀賞一般畫質(standard definition)影片五倍有餘的網路速度。」

這不禁讓我想起一段大多數人都忘記的歷史。Napster在九○年代掀起線上音樂的熱潮,由於人們開始意識到下載音樂需要快速的網路,刺激了整個網路硬體環境的發展。當然,許多網路龍頭也是在那個時候起家的,不過說服消費者支付昂貴寬頻網路費用的,不是亞馬遜也不是Yahoo!,而是Napster所提供的音樂服務。

同樣的戲碼現正重新上演,只是主角換成了YouTube,而且這次業者需要操心的是如何升級硬體設備,以提供使用者更快更穩定的網路。不過這衍生出另一個重要議題:面對現有的網路環境,該從「哪裡」升級會比較好?

根據業界前輩艾夫斯林(Tom Evslin,曾策劃AT&T第一套網路撥接服務,現於微軟擔任要職)的說法,業者如果要提供更好的網路影音體驗,不一定得把焦點放在最後一哩(last mile link,意指家戶單位的網路頻寬),應該多花點心思在傳遞數位內容的主要網路中樞上。

當然,不論怎麼分析,只要硬體環境和軟體服務有汰換或升級的需求,對於市場就是一個利多的消息,而影響最直接的,就是光纖網路產業(optical industry)了。

從上市發行(Initial Public Offering, IPO)的角度來看,這波產業趨勢已經開始讓某些人嘗到甜頭了。過去幾個月以來,我發現一些剛冒出頭的光纖服務商頻傳捷報,像是位於加州山谷市(Sunnyvale)的Infinera,最近總算準備公開發行,雖然離真正上市還有一段的時間,但這個消息具有相當濃厚的指標性意義。

不過我認為,比起公開發行,企業購併(Merger & Acquisition, M&A)才是光纖產業目前最好走的一條路。
就在二月底,專門提供企業網路解決方案的Cortina Systems公司購併了Immenstar(光纖網路晶片製造商);隔一天,另一家JDS Uniphase則花了一.一五億美元買下Picolight(光纖元件製造商)。

從這兩起購併,不難發現原先在網路服務業占有一席之地的公司,已經開始把賭注放到光纖上,以利未來提供光纖網路的相關服務,而直接吃掉上游製造商,似乎即將成為最便利的方法。

總之,因為網路影音的竄紅,現在整個環境可說是相當樂觀。但這個光景能夠持續到何時?誰也說不準,唯一能確定的就是,任何派對總有結束的一天。

走筆至此,不禁讓我再次想起網路公司砸大錢在基礎建設的九○年代,接著在二○○○年讓投資人哀鴻遍野(網路泡沫)的場景。 

九○年代說服消費者支付昂貴寬頻網路費用的公司,
不是亞馬遜也不是Yahoo!,
而是當時掀起線上音樂熱潮的Napster,
現在則換成了YouTube…… 

網路影音竄紅,整體環境看似相當樂觀,
原先在網路服務業占有一席之地的公司,
開始把賭注放到光纖上,
以利未來提供光纖網路的相關服務,
而直接吃掉上游製造商,似乎即將成為最便利的方法…… 

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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