他們去哪兒?Facebook最初的前20名員工回顧
他們去哪兒?Facebook最初的前20名員工回顧
2014.02.09 | Facebook

Facebook日前迎來10歲生日,10年前處於草創階段的Facebook,是由哪些人支撐起來的呢?他們現在又在何方?創業之初的員工大多離開,有的人加入其他網路公司,有的人選擇創業,繼續留下的人已是公司高階主管,想當然的,他們都因臉書帝國版圖擴大而致富;此外,編號前20位的員工當中,只有2位是女性。接著就讓一起來看看Facebook前20名員工去哪兒?

■ 打造IT架構的密史勒(Gilles Mischler)(2005年6月~2010 年5月)

離開後加入了Playdom,不過只待了數個禮拜,該公司就被迪士尼以7億美金收購;接著到諾基亞負責網路架構;現在則是專業顧問。

■ 開發照片應用程式的馬雷特(Scott Marlette)(2005年6月~2010年1月)

創辦處方藥比價網站GoodRx,也是企業流程解決方案新創公司ProperFlow的顧問。

■ 負責網站新功能的奈夫(Dan Neff)(2005年5月~2005年10月)

只待短短5個月,當時負責網站新功能上線;現在任職於Adobe。

■ 相片「標籤」與按「讚」發想的斯提克(Aaron Sittig)(2005年5月~2012年12月)

身為Facebook主要設計師的Aaron Sittig,是創辦人佐克柏(Mark Zuckerberg)的好友;2012年底離開後,未曾更新其LinkedIn頁面

■ 讓大家都愛上臉書的格雷特(Naomi Gleit)(2005年4月~至今)

身負Facebook網友成長與參與度的重責大任,從史丹佛大家畢業後就在Facebook服務至今。

■ 負責處理網站爆炸式成長流量的海曼(Nick Heyman)(2005年4月~2007年1月)

曾在各大社群網站服務,Friendster、Facebook和Twitter;目前是新創公司投資者。

■ 負責媒體銷售,最先拿下廣告大客戶Panasonic和微軟的金(Steve King)(2005年4月~2006年7月)

後來加入了LocaModa擔任銷售副總,現為投資業者Second & Fourth共同合夥人。

■ 第一位廣告業務副總的布萊克(Tricia Black)(2005年3月~2006年6月)

根據其LinkedIn頁面顯示,離開之後過著顧問生活。

■ 擔任資深工程師的陳士駿(Steve Chen)(2005年,只待了數個月)

陳士駿待在Facebook的時間很短暫,後來創辦YouTube,並且被Google收購;2011年再創AVOS。

■ 佐克柏的室友柯勒蘭(Kevin Colleran)(2005年4月~2011年7月)

2004年暑假和佐克柏一起到Pala Alto生活,後來和佐克柏一起在網路界打天下;目前服務於創投業者General Catalyst。

■ 商務社群網站LinkedIn創辦成員之一的科勒(Matt Cohler)(2005年2月~2008年10月)

目前是Benchmark Capital合夥人,身兼許多新創公司董事,例如Asana、Quora、以及前Instagram;同時也是另一大社群網站LinkedIn創辦成員之一。

■ 前來架空財務長的卡拉漢(Ezra Callahan)(2004年12月~2010年7月)

他最初是帕克(Sean Parker)的室友,被派來負責「架空」財務長薩維林(Eduardo Saverin)的位置。根據其LinkedIn頁面,離開Facebook並未展開新工作,不過去年媒體報導了他最新計畫是投身旅館業

■ 編號第七號員工皮瑞拉(James Pereira)(2004年7月~2007年8月)

他的Facebook頁面顯示目前住在波特蘭,從事工作就不得而知了。

■ 帕克(Sean Parker)(2004年6月~2006年1月)

帕克後來計劃創辦社群影音服務Airtime,只是並不成功;目前為創投業者Founders Fund合夥人。

■ 創業團隊之外的真正頭號員工哈利塞奧格魯(Taner Halicioglu)(2004年10月~2009年11月)

一手打造Facebook硬體架構,後來至暴雪娛樂(Blizzard Entertainment)旗下的Battle.net服務;現在是UCSD加州大學聖地牙哥分校資工系講師。

■ 共同創辦人暨首位財務長,薩維林(Eduardo Saverin)(2004年2月)

薩維林取得勝訴之後,保有其共同創辦人地位,成為天使投資人。2011年宣佈放棄美國籍,外界認為這是躲避Facebook上市帶來的巨額稅收。

■ 共同創辦人暨發言人,休斯(Chris Hughes)(2004年2月)

2008年加入美國總統歐巴馬競選陣營;而後創辦非營利組織社群網路Jumo,同時也是病毒式傳播新聞網站UpWorthy的投資人。

■ 設計第一個logo的麥卡倫(Andrew McCollum)(2004年2月~2006年9月)

2011年加入創投業者Flybridge Capital Partners,後來又加入NEA;現在是許多科技新創公司的幕後推手,如Quilt、JobSpice。

■ 首位技術長莫斯科維茲(Dustin Moskovitz)(2004年2月~2009年11月)

Asana共同創辦人,並為多家科技新創公司投資者,如Path、Venmo、Flipboard、和NationBuilder。

■ 執行長佐克柏(Mark Zuckerberg)(2004年2月~至今)

繼續帶領Facebook拓展網路帝國版圖。

■ 同場加映:佐克柏的高中好友德安傑羅(Adam D'Angelo)(2006年11月~2008年6月)

他雖然不是前20名員工,但是身為佐克柏高中好友,自然也在這家網路公司工作好一陣子,擔任技術長一職,後來成立了Quora。

來源:BusinessInsider

關鍵字: #Facebook
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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