佐克伯要哭了，數據顯示幾乎所有的假新聞網站都靠Facebook獲取流量|數位時代 BusinessNext

佐克伯要哭了，數據顯示幾乎所有的假新聞網站都靠Facebook獲取流量

數據顯示，許多假新聞、政黨性新聞網站皆靠Facebook獲取流量，總體來說有50%的流量來自Facebook，而對於一般的新聞網站來說，只有20%的流量是來自Facebook。佐克柏表示， Facebook 正在設計一些解决方案對抗假新聞。

營銷分析公司Jumpshot收集的數據顯示，Facebook成了假新聞網站獲取流量的重要來源。

Jumpshot從今年9月到11月共收集了超過20家的假新聞網站、政黨性新聞和大型新聞網站的數據。數據顯示，幾家假新聞網站得益於Facebook的搜尋推薦功能，3個月時間平均能獲得超過70%的桌面流量。相比之下，像《紐約時報》的網站，就算算上所有社群網站，最多也只能從它們那獲得30%的桌面流量。

Jumpshot還發現，總體來說，假新聞和政黨性新聞網站能從 Facebook獲得50%的流量，而一般的新聞網站，通常只有20%的流量是從Facebook處獲得的。數據還顯示，假新聞在共和黨和民主黨各自發的新聞裡都很流行，内容也都會和2016年的選舉有關。獨立新聞機構波因特（Poynter）做了一份簡單的報告指出，不少非常虛假的新聞也出自於通訊社或新聞機構等。

值得注意的是，純線上的新聞網站更依靠 Facebook 來獲得流量。線上流量分析公司SimilarWeb發現，BuzzFeed在2016年第一季度裡，45%的流量來自於Facebook桌面端用户，Vice也有相似的情况。儘管數位媒體依賴Facebook獲取流量，新的數據也顯示網路社群傳播其實才是提高假新聞網站流量的更大推動力。

作為世界最大的社交網絡平台，Facebook 在全球擁有18億用户。據皮尤研究中心發布的數據，美國使用互聯網的成年人中有 79% 都是 Facebook 的活躍用戶。

從使用習慣上看，全球20%的社群網路用戶承認習慣在Facebook上閱覽政治新聞及表達政治立場。而且，目前這趨勢早已不局限於年輕人——美國62%的65歲以上網友已經學會使用Facebook，而去年這一數字只有48%。

但有個好消息是，社群媒體上傳謠的年輕人在逐漸減少，Facebook上有低於16%的用户基本不會去看假新聞，而這部分人群剛好是84到95年出生的千禧一代。

多數數據都把矛頭指向了Facebook。佐克伯針對這些質疑曾作出了強硬回應，「我認為Facebook上的假新聞不算多，如果指責它們影響了大選進程，那就是太瘋狂了。選民們投票時依靠的是各自的生活經驗。」並稱，Facebook上超過99%的内容都是真實的，虛假消息對大選結果影響幾乎不存在。

在「打假不力」的質疑下，Facebook 甚至被《紐約時報》發文直接指責，稱佐克柏應為此負責。之後，由於假新聞風波引起了不少民眾的憤怒，佐克柏再次就假新聞風波發布聲明稱 Facebook 正在設計一些解决方案。但他也強調稱，Facebook 所能做的事情十分有限。

本文授權轉載自：愛范兒

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。

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。