當 AI 開始重寫媒體規則：Taiwan Media AI Summit 2026 勾勒台灣媒體轉型藍圖

「生成式 AI 來了」這句話，已經被媒體產業談了好幾年。但真正關鍵的問題，或許早已不是 AI 是否會影響媒體，而是：當 AI 已經進入製播、分發、搜尋與變現流程後，媒體公司準備好重寫自己的運作方式了嗎？

2026 年 6 月 22 日，由 AWS 進階合作夥伴 Netron 網創資訊與 AWS 共同主辦的「Taiwan Media AI Summit 2026」於台北寒舍艾美酒店登場。活動匯聚 TVBS、 TNL Mediagene 關鍵評論網媒體集團、緯來電視等台灣媒體領袖，並引進全美廣播電視展 NAB 的前沿 AI 趨勢，聚焦 AI 如何協助媒體產業重新活化內容資產、提升即時製播效率，並探索面對 AI 搜尋與爬蟲時代的新型態變現模式。

這場峰會的核心，不只是展示 AI 技術有多進步，而是把問題拉回台灣媒體當前最實際的挑戰：當流量、廣告、內容分發與觀眾行為都在改變，媒體如何找到下一階段的生存與獲利方式。

從沉睡片庫開始：媒體最被低估的資產

整場峰會的第一個關鍵命題，是媒體長期累積、卻尚未被充分活化的影音片庫。

AWS 台灣首席解決方案架構師 Scott Liao 指出，許多媒體高達 80% 的影音資產在播出一次後，便沉睡於片庫之中，實際營收多半仍由少數前 20% 的內容撐起。對台灣媒體而言，片庫一直是龐大的內容資產，但在缺乏有效搜尋、標註與再利用機制的情況下，也常被視為保存成本與管理負擔。

Netron 網創資訊的Senior Technical Director Jason Chou也提到，今年 NAB 展會中，AI 已成為媒體與娛樂產業最主要的展示重點之一。對台灣影視與媒體產業來說，真正的差距不一定在於是否理解 AI 技術，而是組織是否願意將 AI 實際導入既有流程。

峰會中，AWS 展示以 Media2Cloud 與 Media Lake 為核心的內容資產活化流程，透過 AI 讓舊有影音素材重新具備可搜尋、可升級、可分發與可變現的能力。

這套流程首先從自動探索開始。當舊影片匯入系統後，AI 能透過自然語言解讀畫面內容，自動生成標籤與描述，讓過去需要人工逐段查找的片庫，變成能用語意搜尋快速調取的內容資料庫。

接著是畫質升級。過去許多 SD 或低解析度素材，若要重新用於現代平台，往往需要大量修復與後製成本。透過 AI upscaling，老舊影片有機會被轉換為更符合當代觀看習慣的 HD 畫質。

第三步則是變現。AWS 展示了結合 AWS MediaTailor 與合作夥伴技術的應用，能在修復後的影片中自動插入 L 型廣告，讓觀眾能在觀看內容的同時進一步導向商品或服務。

這些環節共同指向一個重要轉變：媒體片庫不再只是過去內容的保存地，而可以成為持續產生價值的內容基礎設施。對坐擁大量歷史影音素材的台灣媒體來說，如何重新定義片庫價值，將成為 AI 時代的重要課題。

模型會過時，平台與數據才是核心競爭力

在技術展示之外，AWS 亞太區媒體與娛樂產業資深解決方案架構師 Robin Williams 也提醒，企業不應只把注意力放在「該選哪一個 AI 模型」上。

他指出，AI 模型本身可能快速更替，幾個月後就出現新版本或新選擇；但企業真正能累積長期優勢的，是自己的平台架構與數據資產。

這對媒體產業尤其重要。許多媒體公司在討論 AI 導入時，容易先聚焦於工具與模型選型，卻忽略更底層的問題：內容資料是否乾淨、是否結構化、是否能被搜尋、是否能與不同系統串接。模型可以替換，但如果組織沒有整理好自己的資料與工作流，再強的 AI 也很難真正發揮價值。

Robin Williams 進一步分享，推動媒體內容革命的三大 AI 支柱，包含影像與物件辨識、自然語言影片理解，以及將人類理解轉化為機器可讀標籤的能力。以 Bloomberg 為例，其透過相關架構，能在數秒內從 13PB 的歷史片庫中精準擷取突發新聞素材，並獲得 NAB 年度大獎肯定；德國大型公共廣播集團也透過 AI 將足球直播精華剪輯時間，從原本約 60 分鐘壓縮至數秒。

這些案例顯示，AI 對媒體的影響不只是提高速度。更深層的改變，是讓原本仰賴大量人工判斷、搜尋與剪輯的工作流程重新分工。當 AI 能處理基礎辨識、整理與初步剪輯，人類工作者的重心也會逐漸轉向判斷、策展、創意與商業決策。

即時製播進入新階段：直播當下就能生成素材

如果內容資產是媒體轉型的地基，那麼即時製播則是另一個讓現場媒體高層高度關注的應用場景。

過去，體育賽事或突發新聞直播結束後，往往需要一到兩個小時進行人工打標、剪接、轉碼與分發。這段時間差，對追求即時流量與社群擴散的媒體而言，經常意味著錯過最佳傳播時機。

為了突破這個瓶頸，AWS 展示了由 BBC 共同研發的開源標準 TAMS（Time-Addressable Media Store，可定址時間媒體儲存）。TAMS 透過類似串流的區塊寫入方式，支援直播內容持續進入雲端，並在不重新編碼的情況下進行後續處理。AWS 分享，這類架構有機會協助轉播機構降低 50% 至 70% 的雲端儲存成本。

值得注意的是，TAMS 是開源標準，而不是單一公司的私有產品。這代表不同媒體、技術供應商與雲端平台，有機會在同一套標準上進行協作，進一步推動產業流程標準化。

峰會現場最具體的展示，是 Robin Williams 使用裝有專業錄影程式 Mavis 的 iPhone，在現場錄製約 30 秒影片。當畫面以區塊形式寫入雲端的同時，後端結合 Amazon Bedrock 與 SageMaker 的 AI 系統，已能即時推論畫面內容，並產生類似「有人在室內接受採訪，手持 Netron 麥克風」的文字標籤。

這代表媒體過去大量仰賴人工完成的打標與素材整理工作，正在被 AI 系統快速接手。其意義不只是節省時間，而是整個內容供應鏈的節奏都被重新壓縮。

在分發端，AWS 解決方案架構師 Shanna Chang 展示的 AWS Elemental Inference，則直指短影音時代的內容再製需求。系統能在串流過程中自動擷取精彩片段，追蹤畫面主角，並將橫式影像智慧裁切為直式短影音，協助編輯快速發布至 TikTok、Instagram Reels 或 YouTube Shorts。

AI 也能進一步扮演特效助理。例如編輯只要輸入「幫畫面中的籃球加上火焰特效」，系統便能在短時間內完成視覺疊加。相關技術目前已被 FOX 與 NBCUniversal 旗下 Peacock 應用於大型體育賽事；搭配合作夥伴 Tile Media 的多視角功能，觀眾甚至能在手機端自由切換觀看角度。

當從直播、擷取、剪輯、轉直式到發布的流程逐漸自動化，內容團隊的工作重點也會隨之改變。速度會成為基本門檻，真正能拉開差距的，將是選題判斷、敘事能力與平台策略。

AI 搜尋改變流量邏輯：零點擊成為媒體新挑戰

技術帶來效率，也同時帶來新的壓力。峰會中， TNL Mediagene 關鍵評論網媒體集團技術長 Richard 李致緯，則從流量與商業模式角度，指出媒體產業正在面對的另一場結構性變化。

Richard提到，目前高達 68% 的 Google 搜尋已屬於零點擊（Zero-click）搜尋。也就是說，使用者在搜尋頁面上就能透過摘要、卡片或 AI Overview 取得答案，不一定會再點進原始網站。

對內容媒體而言，這意味著過去依賴搜尋流量導入網站、再透過廣告或訂閱變現的路徑，正在被削弱。當 AI 搜尋直接摘要內容，使用者得到答案的速度變快，但原始內容提供者所獲得的流量與商業回報，卻可能下降。

Richard 也提醒，AI 對媒體的影響不只出現在前台流量，也發生在後端成本。他指出，媒體公司應該更仔細檢視自己的雲端與頻寬帳單，因為來自各方 AI 爬蟲的流量，可能正在消耗大量伺服器資源。這些爬蟲不會觀看廣告，也未必轉換為付費會員，卻會持續讀取內容、增加基礎設施成本。

換句話說，AI 爬蟲不只是內容授權與著作權問題，也是一個實際成本問題。當媒體內容被大量擷取與摘要，若缺乏合理授權與收費機制，媒體可能同時失去流量、廣告收益與基礎設施成本控制權。

從封鎖到定價：AI 爬蟲也可能成為新收入來源

面對 AI 爬蟲與搜尋平台帶來的壓力， TNL Mediagene 關鍵評論網媒體集團選擇的方向，並非單純封鎖所有爬蟲，而是嘗試建立新的收費模式。

Richard 指出，大語言模型擅長產出平均化、通用型內容，但它們也因此更需要具備真實性與權威性的原創內容。尤其在商業財經、生活風格與深度觀點等領域，具備明確觀點與可信來源的內容，反而更有價值。

這也代表，媒體過去認為相對小眾的深度內容，在生成式引擎優化（GEO）的時代，可能成為新的談判籌碼。當 AI 需要引用高品質內容，媒體就有機會從單純追求流量，轉向為內容授權與資料存取定價。

TNL Mediagene 關鍵評論網媒體集團導入 Pay-per-crawl（按爬取付費）機制，透過 T-Bite 這類內容授權交易平台，以及 X402 區塊鏈協議，讓媒體能對前來抓取資料的 AI 爬蟲收取費用。例如爬取一定頁數後，以穩定幣形式支付授權費。

這個做法的意義，在於媒體不再只是被 AI 系統擷取價值的一方，而是有機會重新定義自己的內容授權條件。當內容能被定價，爬蟲流量就不一定只代表成本，也可能成為新的收入來源。

從找不到到可變現：Media Lake 讓沉睡片庫重新成為資產

在峰會最後一個議程中，Netron網創資訊解決方案架構師 Hayden Huang 進一步從實務角度切入，指出媒體業最深層的痛點之一，其實是「四散且難以搜尋的舊片庫」。

傳統媒體資產管理系統高度仰賴人工建立檔名、標籤與 Metadata。這種方式不只耗時、容易出錯，也很難真正覆蓋影片中每一分每一秒的畫面內容。結果是，許多企業投入高成本拍攝與製作的影音素材，最後卻因為找不到、調不出、無法再利用，逐漸變成一批仍需持續支付儲存費用的「沉睡資產」。

為了解決這個問題，Netron網創資訊展示奠基於 AWS 雲端架構的 Media Lake 解決方案。其核心概念，是讓內容團隊能用自然語言搜尋片庫，甚至只用一句話就找到影片中特定時間點、人物、場景或事件。

Hayden在現場展示的架構中，最值得注意的是三層式 AI Agent 工作流。使用者只需要輸入類似「幫我濃縮這部影片的重點，並將 4K 最終剪輯版傳送給後製夥伴」這樣的指令，系統中的主代理人便能自動拆解任務，再指派影片理解、資產管理、檔案處理等子代理人接力完成。過去需要跨部門溝通、人工查找與多套系統切換的流程，因此有機會被壓縮成一次自然語言指令。

在成本面上，這套架構也採用 Serverless 設計，企業可以依照實際使用量付費，不需要長時間維持固定伺服器運轉。對媒體公司而言，這不只是技術升級，也意味著內容資產管理的成本結構有機會被重新調整。

Hayden也分享了兩個國際案例。英國媒體 UKTV 導入相關架構後，不只減輕老舊系統與人工打標的負擔，也節省了約 60% 的營運與優化成本。另一個更具指標性的案例，則是一級方程式賽車 F1。F1 自 1950 年代以來累積了長達 75 年的賽事影音資產，過去因系統老舊與 Metadata 不足，這些珍貴片庫難以被快速查找與再利用。導入 Media Lake 後，F1 得以重新活化歷史賽事素材，讓原本偏向倉儲成本的內容庫，轉變為可搜尋、可調閱、可再發布與可變現的黃金資產。

這也呼應本次峰會不斷強調的核心觀點：AI 對媒體的價值，不只是提升單一工作效率，而是讓原本被視為成本中心的內容資產，重新成為推動營收與產品創新的基礎設施。

技術之外，真正困難的是組織改變

前面的技術展示，回答了 AI 能為媒體做什麼；而峰會前的午宴「業界對談（Panel Discussion）」，則把問題拉回更現實的一面：當工具已經成熟，媒體組織是否真的準備好改變？

在峰會前的午宴「業界對談（Panel Discussion）」中，由 AWS Taiwan Business Development Manager Steven Li 主持，邀請聯利媒體股份有限公司副總監 Gaod Chen、緯來電視網副總 Jean Chen，以及 TNL Mediagene 關鍵評論網媒體集團技術長 Richard Lee，從各自媒體組織的實際經驗出發，討論 AI 為台灣媒體帶來的改變。

聯利媒體股份有限公司副總監 Gaod Chen 在對談中將大型媒體組織比喻為一艘「航空母艦」。大型媒體具備穩定資源與品牌優勢，但也容易因組織龐大、流程複雜而難以快速轉向。面對 AI 帶來的流量轉移與商業模式變化，他分享，TVBS 需要在既有架構之外，培養更敏捷的創新小組，專門探索傳統流程較難快速驗證的新型態機會。

Gaod Chen 也提到，過去可能需要 6 到 12 個月才能驗證的產品或商業模式，如今透過 AI 與更敏捷的團隊，有機會在 2 到 3 週內完成初步測試。他也建議企業高層可以嘗試給內部團隊一筆明確預算與一段短期時間，讓團隊跳脫冗長流程，直接用 AI 解決一個真實痛點。

這樣的做法看似簡單，但對許多大型組織而言，真正困難的不是技術，而是決策權與流程的鬆綁。AI 導入若仍被放在傳統簽核與部門邊界之內，往往很難跑出速度。

長期深耕體育轉播的緯來電視網，則由緯來電視網副總 Jean Chen 分享另一種轉型經驗。跨足數位串流後，最大的衝擊不只是技術改變，而是觀眾回饋變得即時且透明。傳統電視時代，媒體未必能清楚知道觀眾為何轉台；但在數位平台上，延遲一秒、互動下降或觀看中斷，都會直接反映在數據中。

Jean Chen 也提到，管理者必須放下部分傳統管理執念。當 AI 讓每位員工能處理的任務範圍變廣，主管的角色也需要從盯細節，轉向設定方向、支持快速試錯，並讓失敗成為下一次優化的基礎。

這場午宴對談點出了 AI 導入最容易被忽略的一面：工具可以快速上線，但組織文化很難一夕改變。真正能運用 AI 創造價值的媒體，不只需要技術能力，也需要允許實驗、快速驗證與重新分工的管理思維。

AI 時代最稀缺的，不是模型，而是敢於行動的組織

從喚醒沉睡片庫、TAMS 即時製播、直播內容自動轉為短影音，到向 AI 爬蟲收費，Taiwan Media AI Summit 2026 為台灣媒體描繪出一張相當具體的 AI 轉型藍圖。

但這場峰會真正傳遞的訊息，並不只是「AI 工具已經成熟」。更重要的是，媒體產業的競爭規則正在改變。

過去，媒體競爭的是內容製作能力、頻道資源與流量分發。現在，競爭逐漸延伸到資料治理、內容資產活化、AI 工作流、授權定價與組織敏捷度。誰能更快把內容變成可搜尋、可再製、可授權、可變現的資產，誰就更有機會在 AI 時代掌握主動權。

TVBS 聯利媒體股份有限公司嘗試建立快艇式創新團隊， TNL Mediagene 關鍵評論網媒體集團探索爬蟲收費與內容授權，緯來電視網面對數位回饋重新調整管理思維。這些案例共同說明，AI 轉型不是單純採購工具，也不是導入某個模型就能完成。

真正的關鍵，在於媒體是否願意重新設計自己的流程、資料與組織。

技術在走，觀眾在走，流量也在走。對台灣媒體而言，AI 已經不是可以繼續觀望的遠方趨勢，而是正在改寫產業規則的現實變數。而在這場變局中，最稀缺的資源，可能不是更聰明的模型，而是願意主動出擊、快速試錯，並重新定義自身價值的組織。