Medium宣布轉型、將裁員1/3,創辦人威廉斯:因為發展方向已偏離初衷
Medium宣布轉型、將裁員1/3,創辦人威廉斯:因為發展方向已偏離初衷

1月4日,Medium CEO 伊凡・威廉斯(Evan Williams)在他所掌管的內容發行平臺Medium上發表了一篇題為 Renewing Medium’s focus(重塑 Medium 的焦點)的文章。在文章中,威廉斯宣佈裁員50人,這個數字是 Medium員工總人數的大約三分之一;與此同時,Medium也將關閉位於紐約和華盛頓的辦公室。

威廉斯還說,Medium要調整商業模式來驅動最初的使命。

Medium 到底出了什麼問題?

如果僅從外界所關心的資料、活躍量來看,Medium不僅沒有問題,反而活得很好。按照威廉斯的說法,2016年是 Medium自2012年成立以來活得最好的一年;例如,讀者數量和文章數量幾乎是上一年的3倍。

實際上,Medium曾於2016年12月13日在Twitter上公佈稱,其月活躍讀者已經達到了6,000萬人。

不僅如此,從發佈者的角度來說,Medium吸引了眾多作者的參與,無論是世界著名的領導人,還是每一個不知名的個體;在高品質內容的分發上,Medium越來越成為一個有思想人群的默認選擇。

儘管如此,威廉斯還是認為:

Medium的發展方向已經偏離了初衷。

威廉斯表示,2016年Medium在團隊和技術方面做出了很多投資,以此來吸引許多高品質的作者轉移到Medium平臺上來;與此同時,為了向這些作者支付費用,Medium開始售賣廣告。在這個模式之下,Medium的高品質作者和高品質內容越來越多;與此同時,許多大公司也已經對在Medium平臺上通過內容來投放廣告產生興趣。

但問題的關鍵是,Medium團隊意識到,這種模式實際上是以廣告為驅動力來進行內容發行的,這與Medium誕生之初所設想的「以內容為本」的根本目標不一致。儘管從商業的角度來看,Medium的上述模式已經非常成功,但威廉斯稱,Medium目前已經成為一個「被破壞的系統(broken System)。」

威廉斯甚至還認為,如果繼續這樣下去,Medium將會演變成一個由廣告驅動的媒體,卻不再為人服務。這樣一來,人們每天所消費的大多數內容將會由商業公司來付錢,但是卻會指向這些公司的商業目的……

因此,威廉斯決定改變這一切。

威廉斯的情懷

從某種意義上來說,Medium的這次調整,似乎透露著一種非常強烈的情懷;但如果對威廉姆斯和Medium有所瞭解的話,會發現這次調整一點都不意外。

從Blogger到Twitter再到Medium,威廉斯可以說是引領了部落格、微博客再到內容發行平臺等種多網路媒體形態的轉變。2003年,他將自己創辦的公司Blogger出售給Google;2006年,他又與人合作創辦了Twitter,並曾擔任一段時間的Twitter CEO;2010年,威廉斯不再擔任Twitter CEO,不甘寂寞的他又在兩年之後創辦了Medium。

重新出發之後,威廉斯對Medium的定位是一個內容發佈平臺,但從內容導向上來看,Medium無比注重內容的品質。威廉姆斯曾經在一篇題為《 Yes, we‘re a publisher》的文章中說道:

我們在乎的是能夠讓最好的故事與思想得到講述,讓它們以最完美的方式得以呈現,同時,讓它們能夠迅速得到正確的受眾。

在這個理念下,對內容品質的要求,成為Medium發展的核心要素。為此,Medium花重金打造了許多本網上雜誌,比如說Matter,比如說Backchannel;尤其是後者,Backchannel的主刀者為Steven Lavy,他是《連線》雜誌的知名編輯,曾經在《美國新聞週刊》供職十幾年,是其最重要的科技記者和編輯。

正如Medium花重金把Steve Lavy拉過來一樣,Medium還拉來了企業家、作家、記者等有號召力的人來寫文章;威廉姆斯甚至還通過各種方式把歐巴馬請來開了一個帳戶,寫了幾篇文章;白宮也不例外。至於這部分作者的稿酬,據相關人士透露,比傳統媒體高得多。

此外,Medium在內容推薦方面完全摒棄了 blogger、Twitter、Facebook 等按照時間先後順序排列的做法,而是以文章品質、用戶興趣等其他指標來推薦。對此,威廉姆斯曾說過這樣一句話:

頁讀數和點擊率都不是我們所需要的。我們需要的是使用者在Medium上停留的時間,在每一篇文章裡停留的時間。

所以,Medium 打算怎麼辦?

既然威廉姆斯如此注重內容品質本身,那麼在這次調整的出現容易理解得多了。這次被裁掉的50個職位多為銷售、支援和其他商務功能的崗位;產品研發部門和工程師團隊的大多數都得以保留。

至於Medium的未來,威廉斯稱:

我們認為,那些表達和分享觀點的作者們,應該從文章的啟發性和預示性中得到回報,而非文章吸引人們眼球的能力。

因此,Medium將把資源和注意力轉移到一個新的模式;在新模式下,作者會因為內容本身而得到回報。在愛范兒看來,這種新模式似乎與微信公眾平臺讚賞功能的用意有點像;但是威廉姆斯並沒有具體說清楚這個新模式究竟是什麼樣子的。

到目前為止,Medium經歷了兩輪比較大的融資。2014年1月,Medium宣佈完成一輪2500萬美元的 A輪融資,投資方包括Greylock Partners、Google Ventures、SV Angel 等;到了2015年9月,Medium完成了5700萬美元B輪融資,估值4億美元,領投方為Andreessen Horowitz,而Google Ventures和Greylock Partners選擇跟投。

值得一提的是,威廉斯目前依然是Twitter的最大個人股東,其手中依然有270多萬股的Twitter股票,按照 Twitter目前的股價來算,威廉斯在Twitter至少還有4500多萬美元的財富。實際上,威廉斯本人就是一個億萬富豪。

另外,關於Medium的這次調整,科技媒體The Verge在報導時的態度值得玩味。針對威廉姆斯在文章中所說的 「Medium不是由廣告驅動的網路媒體」一句話,The Verge特意加了一句說「我們就是由廣告驅動的網路媒體。」

在報導的最後,在探討了Medium未來可能的商業模式之後,The Verge似乎有點調侃地說:

如果Medium要想繼續下去,作者、發佈者和讀者都得從中受益。但這件事,說起來比做得到容易得多了。

本文授權轉載自:愛范兒

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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