Facebook訊息傳送功能喊卡,近期內全面改用Messenger App
Facebook訊息傳送功能喊卡,近期內全面改用Messenger App
2014.07.29 | 科技

在接下來的幾天裡,Facebook將暫停在iPhone和Android系統上的訊息傳送應用程式,並強制全球用戶下載其專屬的Messenger(訊息即時通)App

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(圖說:為Facebook Messenger訊息傳送App。圖片出自:Facebook Messenger

四月時,Facebook的這項策略第一次先是在歐洲施行,結果意外發現「正面成效」,因而決定推廣至每一個人。Facebook指出,人們若使用訊息即時通進行回覆,其回覆速率會比原先提高20%;同時,不支援多個版本的行動聊天,將有助於雙方在主要的應用程式使用上變得更順暢。

行動版網頁、iPad、Windows Phone、功能手機(feature phone)和桌機使用者皆能免於這次的被迫遷移,用戶依舊可以像先前一樣,在他們主要的Facebook應用程式上傳送訊息。

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(圖說:Messenger App使用頁面。圖片出自:Windows Phone

先前,人們可以從Facebook的智慧手機應用程式的訊息彈出(Messages tab)進行聊天,或是他們也能選擇下載訊息即時通(Messenger),這項App可以協助用戶將先前的訊息彈出模式移轉至通知中樞(notifications hub),進而快速獲取訊息,形成推播通知。

雖然在不久後,iPhone和Android用戶將會為這項策略而跳腳,但在他們進行聊天前,將會接收到選擇下載Messenger的通知,甚至最後會將畫面停留在主要的應用程式。Facebook同時也會寄發電子郵件給用戶,告訴人們他們的改變所形成的影響,以及解釋它為何會發生。

雖然被迫遷移的理由可能是合乎邏輯的,但這項決定並不代表對用戶們都是合適的。有些人可能根本不擔心同時管理兩個不同的Facebook應用程式。而其他人可能允許訊息間的多工處理,同時享受不同的聊天窗口。

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(圖說:Facebook Messenger擁有各類豐富表情圖案。圖片出自:Windows Phone

但是Facebook反駁,人們在傳送訊息時,更多的是發送照片、群組訊息、影片、表情圖案,這意味著使用者將會有更好的體驗。隨著訊息即時通上的2億用戶,每天發送120億條消息,Facebook想整合周邊的應用程式,並從一個並行的主要應用程序中跳出。

在過去幾個月來,Messenger變得更乾淨、更快速,並以更多有趣的方式來傳送訊息。它最近添加了影片共享,以及一個靈活的分屏按鈕,可以快速捕捉如現實瀏覽拍照式(Snapchat-style)的照片和影片。在第八版當中,不同於那些用戶登入時強迫他們下載的新生群應用程式,如Foursquare,這將是個成熟、穩定而且獨立的應用程式。

然而這項嚴厲的措施,仍可能會擊退那些已經厭倦Facebook的人們,藉由許多其他類的訊息應用程式,以及簡訊提供,他們仍然有其他的地方可以進行行動聊天。

根據相關數據顯示,只要給予足夠的時間,這個舉動可能是個聰明的方式,它將提高訊息的使用,並且讓Facebook能發展一系列蓬勃且獨立的家庭式應用程序,其中包含旗下的社交閱讀器Paper和通訊軟體Slingshot。最終,它也能夠幫助Facebook賺錢,截自上周的消息指出,Facebook共同創辦人暨執行長佐克伯(Mark Zuckerberg) 宣布,手機訊息和支付服務之間將有機會整合。

但就目前而言,Facebook對於那些可能會傷害自身的輿論,以及面對它的改變,是否符合用戶想要的感覺沒有太大的反應,佐克伯似乎已經準備好進行一場長期的遊戲。

文章來源:TC

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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