川普惹怒了美國民眾,於是大家紛紛把Uber刪了
川普惹怒了美國民眾,於是大家紛紛把Uber刪了

編按:群眾運動是一把「雙刃劍」,藉著「共享經濟」大潮在全球所向披靡的Uber,因為在處理最近「川普禁令」事件時的失誤,不得不承受大量用戶流失的後果。

上週末,川普總統簽署的行政命令引發上千名美國人舉行了抗議集會,他們遊行、吶喊、舉起標語、自願去甘迺迪機場聲援,可能最令人驚訝的是,有大量居住在城市的年輕人,把他們的Uber刪了以示抗議。

事情是這樣的:美國當地時間上週六(2017年1月28日),紐約計程車司機聯合會(New York Taxi Workers Alliance)呼籲包括Uber在內的所有司機在當天晚六點到七點之間停止接送往來甘迺迪機場的工作,抗議「川普禁令」。在晚上七點半左右,就在紐約計程車司機的停運罷工結束不久,Uber在紐約市的負責人宣布關閉甘迺迪機場附近的「動態定價」功能,通常Uber會在重要事件發生後、導致叫車難、價格爆漲時,實施這項措施。

但結果卻是,Uber此舉被認為是和計程車司機的罷工對抗。Uber雖然關閉了「動態定價」——也就是說甘迺迪機場附近的區域對司機來說使用Uber的獎勵就少了——但是看起來也不那麼重要了;Uber在Twitter上宣佈在甘迺迪機場附近的運營照常進行,再加上CEO卡拉尼克是川普商業顧問委員會成員這一點,直接導致了一場聲勢浩大的用戶運動:刪除Uber(#DeleteUber)。

雖然目前尚未清楚究竟有多少人刪除了Uber,但是#DeleteUber這個Hashtag在社交網站上迅速流行卻是不爭的事實,甚至美國演藝界的一些名人也在社交網路上發表了卸載Uber的截圖。面對這一局面,卡拉尼克發表了緩和用戶情緒的公開回應,他表示川普的做法是「錯誤的,不公正的」,措辭頗強硬。Uber也斥資購買了Instagram、Twitter和Facebook的廣告版位來推廣該公司為幫助受到「川普禁令」影響的員工而專門設立的基金,這一基金的規模有300萬美元。

關於#DeleteUber的運動,這次「川普禁令」事件可能只是一個導火線。實際上,這是人們對該公司多年來所積累抱怨和不滿的一次集中爆發,在「川普禁令」這一被美國社會高度關注的政治議題下,迅速釋放。

自從Uber成立並快速在全球擴張以來,每一次成功的公關傳播始終伴隨著或多或少的負面效果:雖然Uber讓搭車變得方便、便宜,但是這家公司拒絕給予司機全職員工的待遇,而且不准成立工會;Uber將從投資人那裡融來的數十億美元用於和政府監管部門打官司、對抗;Uber的補貼手段雖然在短期內將搭車費降至比計程車更低的水平,但是長期來看並沒有辦法持續。即便是Uber司機這個群體,對這家公司的做法也有怨言,尤其是那些使用多個叫車軟體平台的司機,更是公開表示Uber的車費抽成太高。他們甚至會建議乘客去使用其他諸如Lyft、Gett或者Juno之類的叫車App。

最令Uber受到傷害的可能是其競爭對手Lyft漂亮的公關動作,後者立刻宣布向美國公民自由聯盟(ACLU)捐款一百萬美元。伴隨著#DeleteUber運動,Lyft在蘋果App Store的下載量迅速上升。

上週六Lyft還位於iPhone免費App榜的第39位,週日晚已經升至第4位,領先YouTube、Messenger、Facebook、Google Maps、Netflix、Spotify、Pinterest、Amazon、Twitter和Pandora這些幾乎屬於「必裝」的App。而Uber已經跌至第13位。

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圖/ 虎嗅網

考慮到Uber已經為受影響的司機成立了一個規模300萬美元的基金,而Lyft捐贈給ACLU只有100萬美元 (而且分四年支付),是不是有點替Uber不平呢?但是社交網路運動可是不會只看錢多錢少的,關鍵是一家公司給公眾留下了怎樣的印象。Uber執行長與川普政府的關係,將這家公司的形象與川普的政策也聯繫到了一起。

在目前美國的政治環境下,科技公司未來或許將越發面臨「選邊站」的抉擇:一方面,科技公司為了與政府搞好關係,通常需要和川普的政策保持協調,另一方面,許多科技公司的員工和用戶往往持反對川普的立場。一旦像Uber這樣的科技公司無法正確應對,類似的情況還會繼續上演。在移民政策之外,可能這是川普政府帶給科技商業界另外的一個巨大影響。

順便提一句,特斯拉公司CEO伊隆·馬斯克也是川普總統的商業顧問,不知道川普未來政策引發的群眾運動,會不會燒到特斯拉身上?

本文授權轉載自:虎嗅網

關鍵字: #Uber #川普
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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