Facebook全球大當機原因出爐，廣告主怒行銷費用打水漂|數位時代 BusinessNext

大停擺原因：伺服器配置調整

自昨日凌晨開始，Facebook各項服務在全球範圍停擺長達14小時，Facebook、Instagram上都無法正常載入貼文、廣告欄位顯示異常；Messenger、WhatsApp也都不能傳輸訊息；甚至連憑借Facebook帳號登入的Spotify、Tinder等第三方軟體也受到影響。

發現異常情形後，Facebook也在推特上進行公告，「我們發現部份民眾無法正常使用Facebook旗下App，我們會盡速解決問題。」當時外界猜測Facebook可能受到DDoS攻擊。DDoS攻擊是種操控殭屍電腦增加目標網路、電腦負荷直到過載，使其停擺的一種網路攻擊方式。

Facebook也很快出面澄清，「我們正努力盡速排除障礙，但可以確定這個問題與DDoS攻擊無關。」今日凌晨也在推特上聲明，昨日Facebook旗下服務無法正常使用的原因，是伺服器配置調整導致，目前已完成修復。

商家損失最重，廣告全泡湯

除了一般用戶感到不便外，仰賴Facebook、Instagram等社群平台的企業更是叫苦連天。

行銷公司Wonghaus是其中一位受害者，由於社群網站癱瘓，他們當天刊出的廣告幾乎沒多少人看見，不僅行銷費用打水漂，無法取得曝光，更直接影響收入。Wonghaus執行長Jason Wong估計，Facebook癱瘓的緣故，使公司損失將近1萬美元（約新台幣30萬元）。

遭受損失的並非Wonghaus一家，上百萬家依賴Facebook廣告推銷產品、服務的商家，都是本次故障的最大受害者。社群網站癱瘓截斷他們與消費者溝通、互動的管道，無異斷了生路。最令這些商家難以接受的是，即便幾乎沒人看見他們的廣告，他們卻依舊得為故障時間刊出的廣告買單。

平台故障為企業帶來的行銷損失，不只是透過Facebook官方刊登的廣告，部份與網紅合作推銷產品的小型商家，並未簽訂正式契約，同樣難以要求對方重新張貼廣告。

但本次故障也讓商家們看見，仰賴單一平台曝光的商業模式究竟有多麼脆弱，一旦Facebook、Instagram故障，便失去與顧客間的橋樑，而且完全無能為力，也令他們激發出不能把雞蛋放在同個籃子裡的危機意識。

因為這起事件，Jason Wong表示，他希望未來Facebook能告知商家們更多資訊，「他們應該對廣告廠商們更透明點，尤其我們是為平台提供資金的人。」去年廣告為Facebook帶來超過550億美元收入，占據98%的總營收。

由於商家們的抗議，據報導，目前Facebook也正考慮退還昨日癱瘓期間的廣告費用。

AI 智慧代理人時代來臨！三大導入階段， AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」。

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫，各界不再滿足單一任務型的 AI 應用，而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」（Agentic AI），在最少人為干預的情況下，自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾，而是需要對AI有正確認識，並制訂循序漸進的導入流程，才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中，cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段，深入剖析企業如何從概念驗證（PoC）階段，逐步推進到實際上線（Production），並分享實務經驗與觀察。

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解鎖 Agentic AI，企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問，One AI 要做什麼事？但實際上，若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題，僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出，要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人，前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識，並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符，這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此，企業必須先截取與整理內容，再建構成專屬的知識庫（Knowledge Base），確保資料品質達到可用標準後，再透過檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術，使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀：從資料清洗到 RAG，大型語言模型的必需品，做出專屬企業的 AI 知識庫！

吳振和強調，這是一個動態循環的過程：從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用，每一環節都息息相關，任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

破除「一次到位」迷思，從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望，因此常將 PoC 視為年度計畫的重點，希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒，若缺乏清楚的系統工程思維，PoC 容易淪為「概念展示」，難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程，分為三個關鍵階段：

1.第一階段：可行性評估（Feasibility Study）
企業必須在投入資源前，先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼，並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性，更要從商業目標出發，釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界，如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段：系統設計與驗證（Design & PoC）
在確定導入方向後，必須規劃清楚資料蒐集與整理流程，確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調，這個階段不能只追求展示效果，而應以「產品化思維」來構築 PoC，使其具備可擴充性、可維護性及安全性，才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段：產品化與營運（Production & Operation）
當 PoC 驗證完成後，進入正式上線階段，挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程，還必須建立持續監控與維運機制，確保模型表現隨時間演進不會劣化，並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出，這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

建立模型優化根基，打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調，要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益，企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」（Golden Dataset），作為模型評估與優化根基。他指出，黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據，讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型，避免導入初期就誤踩方向。

同時，黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點，進而快速回應「模型飄移」（Model Drift）的風險。吳振和說明，所謂模型飄移，指的是即使模型本身未經改版，效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降，導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果，團隊才能即時察覺效能衰退，並進行迭代更新，確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步，漸進擴展至核心業務

吳振和分享，在實際輔導企業導入 AI 的經驗中，最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證（PoC）階段即可呈現完整的產品原型，然而實際情況顯示，若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施，即使短期內展現亮眼成效，也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時，應採取漸進式策略，從小規模應用場景著手，逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節，而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級，更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局，才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」，創造長期商業價值，成為真正的智慧代理人。