「努力做,不然就回家!」Facebook 草創期的馬克·祖克伯
「努力做,不然就回家!」Facebook 草創期的馬克·祖克伯

譯者導讀:Facebook的創辦,最初只是在學校裡面,是很多人都沒想到的,Mark Zuckerberg年紀輕輕就做到並不是沒有原因,在他想做的事情上,付出巨大的努力,從小處著手,做到最好再繼續擴大,即使一開始規模小,卻很有野心,不斷會給自己挑戰,無論創業與否,凡事應當秉持這樣的心態。

跟其他的新創公司一樣,Facebook草創之初雖然規模小但鬥志高昂。在2004年的時候他花了85美元租了第一個伺服器,並沒有花超過他們在銀行的資金,當時規模小但仍然十分努力。

為了成功,執行長Mark Zuckerberg說公司需要測試對抗競爭對手的勇氣,而當時並沒有MySpace或Friendster這類的社交網站公司,但在美國的大學中是有社群網路的。

Zuckerberg在某個周六的早上,加入了在加州的帕羅奧圖城市的YC Startup School,說道:「我們首先去一個很難成功的地方,如果我們的產品還可以比別人好,那肯定會是值得投資的。」

圖說明
(圖說:Mark Zuckerberg,來源:flickr

Zuckerberg在史丹佛的紀念館禮堂,當時坐滿了將會是下一代年輕的矽谷創業家,發表演講。這個會議主要是針對那些將有可能會打造出未來的Facebook或Twitter的年輕、理想主義的人。因此,Zuckerberg專注面對於如何將這些人轉變成今日擁有10億用戶的社群網站。

當你回到2004年聽這場演講,你會知道Facebook早期的用戶僅限於有驗證信箱的大學,這是早期真實網路身分概念的發展,與其他的社群網路不同,就像是自己真實存在於Facebook上。

當Facebook在哈佛裡的社群網路開始逐漸成長後,他們的計畫是秉持者努力的做,否則就回家的本質,來發展加州、史丹佛、耶魯大學的社群網路,而Zuckerberg所談的這些學校原本就有非常完整的校園社群網路。如果Facebook成功在此發展,將更能代表往相對較小的學校的發展可以十分順利。

然而也如期的發展了,Facebook在學校間蔓延擴散,慢慢的前進以應對那些有名的社群網路服務(Twitter和Fail Whale)所面對早期規模化的問題

大多Zuckerberg給年輕族群的建議已經是老生常談了,聆聽你的客戶,簡單而可靠。

但他最重要的一點很清楚的是,打敗比你更強的對手。如果你的產品是比其他的都更好的話,你的使用者會讓你了解這點的。

本文作者為Mike Isaac,譯者為林益輝,原文編譯自〈Mark Zuckerberg on Facebook’s Early Days: Go Hard or Go Home〉。

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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

AWS 作為全球雲端運算領導者,深耕台灣市場多年,成為製造業升級「智慧製造」的鑰匙之一,提供全方位資料策略、生成式 AI 創新、敏捷性等多種解決方案,協助製造業突破瓶頸。

過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

製造業期待透過生成式 AI 來加速產品開發、提升營運效率、優化供應鏈並強化客戶體驗。AWS 提供完整 AI / ML 服務,支援模型建置、訓練、推論與部署全流程,助企業快速、安全落實 AI 應用。企業可將專有資料導入基礎模型,進行微調與最佳化應用。

同時,為協助製造業在全球市場中維持高度韌性與營運敏捷性,AWS 已於 2025 年初在台灣設立全新 AWS 台北區域,涵蓋三個可用區,將使企業能就地處理與儲存必須留存於台灣的資料,確保資料主權與合規性,同時降低延遲、提升應變速度。AWS 預期將在台北投入數十億美元於營運、基礎設施與客戶支持,幫助製造業數位轉型。

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