伴隨著「文件」的沒落,Dropbox 會是第一個倒下的超級獨角獸?
伴隨著「文件」的沒落,Dropbox 會是第一個倒下的超級獨角獸?
2015.08.30 | 科技

全球股市最近的崩盤無疑給技術「泡沫論」添加了再度發酵的猛料。蘋果、Google、Facebook及Amazon等技術巨頭的股價均出現了不同程度的下挫—儘管庫克罕見地在非正常時間對蘋果業績進行置評安撫投資者,但蘋果股價的反彈只是曇花一現。

不久前大家的焦點還在誰會成為新的獨角獸(unicorn,10億美元以上估值的新創企業),但現在技術圈已經開始討論哪一個獨角獸在什麼時候會率先倒掉了,而Alex Danco的觀點更為激進,他甚至認為第一個倒下的超級獨角獸——十角獸(decacorn,估值100億美元以上)可能就要就會出現

延伸閱讀:Evernote會成為下一隻倒下的獨角獸嗎?

不過其實這篇文章主要討論的不是獨角獸或者十角獸,而是顛覆的模式—原有統治者苦心經營的結構被顛覆者不經意間以新的方式解構。

這種十角獸的死掉跟有沒有泡沫,跟投資者是否恐慌沒有太大的關係,更主要的還是由於技術的變化節奏太快、競爭太激烈,甚至到了不是每一家大型的私有技術公司都能夠生存下來的地步,哪怕是十角獸。一旦戰略方向跑偏,背離了技術變化的趨勢,就算是中層如何的努力也無濟於事。那究竟是誰會死在誰的手裡呢?

新創企業一開始的最大恐懼來源實際上並非外部,而是擔心自己被忽視。然後,經過一定階段的發展後,才開始擔心競爭對手,擔心對方做得更快更好更強更便宜。又到了某個點的時候(可以認為10億美元估值是個標誌),同行也不是你最大的擔憂了。估值到這種規模意味著你在某件事情上已經做得足夠好,好到直接競爭對手無法一夜之間把你幹掉了。但是,這個時候一個比過度競爭更大的噩夢出現了。這個噩夢叫做侵蝕,被你的公司所在技術線的上層或者下層的某個傢伙侵蝕。

這就像微軟對 PC 製造商的侵蝕,然後 web 瀏覽器又侵蝕了微軟。後來Android/iOS 對手機製造商也乾了同樣的事情,現在Facebook 也想效仿。對於被蠶食的來說,這種恐怖在於變化是慢慢發生的,然後突然之間就崩盤了。

需求與價值的移轉

所以這裡再強調一次,獨角獸往往不是死在直接競爭對手的手裡。做這件事情過去是做得最好的一個,現在也還是,但是唯一的一點是,這件事情變得不重要了。而一旦這些公司規模龐大(如100 億美元估值的十角獸),那他們麻煩了。

那麼第一個倒下的獨角獸會是誰呢?我賭Dropbox(這跟名字沒關係),也不是因為Google Drive 或者Skydrive 等其他的雲存儲服務—儘管這些威脅已經有好幾年了。正如歷史發生過的事情一樣,最恐怖的不是你的直接競爭對手。

Dropbox 會死在 Slack 的手上。

Dropbox 和Slack 怎麼會是競爭對手?實際上Slack 早期宣傳時還把「我們整合像Dropbox 這樣所有你已經在使用的服務」掛在嘴上。他們更像是辦公室技術中心:

底層:AWS 為代表的託管+ 存儲,中間層:Dropbox 為代表的文件+ 版本控制,上層:Slack 為代表的溝通+ 工作流

你也許認為像Slack那樣的溝通及工作流工具會是Dropbox這類存儲與版本控制服務的很好補充。沒錯,但Slack的發展速度和影響力已經超越技術圈擴散到外面的世界,這類工具正在改變我們工作本身的需求。

Benedict Evans一針見血地指出,新工具一開始其實是以適應現有工作流的面目出現的,但隨著時間的遷移,工具開始喧賓奪主,工作流需要被重新塑造才能完全發揮工具的優勢

延伸閱讀:郵件殺手Slack估值挺進25億美元,B輪融資更搶手

比方說企業內部充斥的各種PPT他認為下場會是這樣的:「PPT文件會被可以讓兩人協作製作投影片的web應用取代。不過也許更應該被帶有即時數據、提供以外變化告警的SaaS儀錶盤及聊天通路或Slack整合替代。PPT會被不是簡報的東西幹掉。」

對於Slack來說當然是好事,但Dropbox又有什麼好悲觀的呢?

Dropbox做的兩件事是很有用的:它幫你存東西和共享東西。這兩點都做得很好。但是存儲本身已經不是一門好生意了,過去幾年,在Amazon、Google的激烈競爭下,雲端硬碟空間的成本幾乎都快降為零了。但是Dropbox依然生存下來了,不是因為它提供了最便宜或最多的存儲,而是因為它的文件共享和版本控制工具還是那麼的好。他們還意識到光有文件同步還不夠—還圍繞著核心概念提供了其他服務和體驗,他們說這樣應該會成功了吧。但是Dropbox的一大存在問題是圍繞著文件管理來提供的服務到底能做得多好。

Dropbox的問題在於儘管它是非常棒的文件管理服務,但是我們現在對於文件已經沒那麼在乎了。

我是存放文件最好的方式!但是文件開始以不同的形式存在了

Dropbox的問題在於我們的工作習慣已經演變到更好地使用現有的東西,尤其是互聯網的出色能力。你停下來好好想想, 「文件」這個概念在互聯網上是不是有點怪異?考慮到現在我們有Evernote這樣的組織工具、Trello這樣的任務管理工具以及Slack這樣的溝通渠道時,文件是不是有點模糊了?文件是存在於物理空間的具體呈現,而互聯網恰恰跟這些屬性相反。

儘管在訊息與互聯網早期誕生時維持大家熟悉的想法和系統組織方式是有意義的,但到了一定時候另一隻靴子注定是要落地的。Slack給人的感覺就像是第一款真正的互聯網與移動原生的生產力平台,尤其是現在它已經從消息傳遞延伸到工作流自動化、機器人助手(helper bot)等等。Dropbox也許是文件管理的頂峰,可Slack是未來的開始。

當然,文件不會徹底消失,在很長一段時間內都會是這樣。它們仍然會以數據結構的形式存在,根植於我們的服務器和手機上,但是大多人將不再關心它們的存在。相當可以肯定的是,Dropbox 的估值並非基於新的現實的預期,而是對當前世界用一種快進的方式進行的預測,這種預測是非常短視的。Dropbox 未必是第一個慢慢倒下然後突然死亡的獨角獸,但它的倒下是一定的。而隨著它的倒下,一種宏大的、有用的但是老化的做事方式—文件,也將壽終正寢了。

Ok,把這個發到WordPress 上。謝謝,Slackbot。

延伸閱讀:Dropbox能夠突破重圍 保住商務文件分享市場的優先地位嗎?

本文編譯自:alexdanco.com

關鍵字: #Dropbox #獨角獸
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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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