2020總統大選打空戰,《彭博社》創辦人備30億銀彈對決川普
2020總統大選打空戰,《彭博社》創辦人備30億銀彈對決川普

網際網路是當代選戰的兵家必爭之地,2020年美國總統大選候選人,同時也是彭博社創辦人的麥克.彭博(Mike Bloomberg)便投入上百萬美元成立一間新公司,要利用科技之力打贏這場選戰。

麥克.彭博在今年初祕密成立一間科技公司Hawkfish,直到近期彭博正式向聯邦選舉委員會遞交申請後,這間公司的存在才遭到媒體披露。彭博是美國的億萬富豪,具有深厚的政治背景,是民主黨員,曾擔任3屆紐約市市長。

彭博競選發言人茱莉.伍德(Julie Wood)表示,Hawkfish將成為這場選戰的「技術供應商」,主要負責數位廣告業務,包括設計內容、投放廣告與數位分析等面向。此外, Hawkfish不僅為彭博助選,也為整個民主黨的選戰貢獻一份力

選戰打到網路上,社群平台更是兵家必爭之地

隨著2020年美國總統大選步步進逼,推特、YouTube等各大網路平台紛紛選擇自肅,限制政治廣告投放,Facebook仍堅持不會干涉政治廣告投放,Google也沒打算完全禁止政治廣告,給予政治家發揮的舞台。

目前競選團隊拒絕透露投入Hawkfish的確切金額,不過, 彭博曾聲稱將砸1億美元(約30億元新台幣)的數位廣告預算對抗川普 ,目前已在Facebook與Google上花費超過1,300萬元的廣告費用。

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Facebook公佈的美國總統候選人投放廣告資訊。
圖/ Facebook

光是過去30天,彭博便在Facebook上投放超過400萬美元的廣告,這個數字遠超其餘候選人,更是比川普高出近1倍,毫無疑問是數位廣告的重度用戶。

彭搏對數位廣告如此看重,甚至成立科技公司專職負責可不是毫無依據。川普也是數位廣告的擁護者,2016年的美國總統大選中,他就是靠「數位戰」打贏希拉蕊,當時希拉蕊的民調較高,但最終卻被川普翻盤,讓各方專家跌破眼鏡。

2016年總統大選期間,川普競選團隊總共投放590萬個數位廣告,希拉蕊僅刊登6.6萬個。劍橋分析公司利用心理測驗,未經許可取得的5,000萬Facebook用戶個資,更給予團隊描繪選民輪廓的機會。(劍橋分析」事件是什麼?一文搞懂免費心理測驗背後的故事

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雖然在民調中處於劣勢,但深入在網路平台投放廣告的川普,成功在2016年的總統大選翻盤擊敗希拉蕊。
圖/ shutterstock

川普競選經理布萊德.帕斯凱爾(Brad Parscale)預告,2020年總統大選中,他們計畫採用新技術,更大規模地打這場網路戰,並聲稱Facebook也將在戰場上占據重要地位。

Facebook前行銷長也入夥,招攬矽谷人才協助競選

為了替選戰做好準備,目前Hawkfish已招募前Facebook行銷長Gary Briggs擔任數位總監,以及社群網路服務Foursquare的前執行長傑夫.格魯克(Jeff Glueck)加入團隊。

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Hawkfish正積極招募各方人才,為彭搏的選仗做好準備。
圖/ Mike Bloomberg Via Flickr

格魯克表示,他曾擔任過Hawkfish顧問一段時間,如今更正式入夥這家公司。他透露,雖然Hawkfish過去曾為一些民主黨選舉效勞,但這只是暖身,第一個主要客戶就是為彭博競選2020年總統大選。

Hawkfish在網路上大舉招募人才協助選戰,目前開出的職位包括藝術總監、文案、影片編輯師、資深軟體工程師等,

格魯克提到,還有其他矽谷科技人才要加入Hawkfish的團隊,但並未明說有哪些人。根據《CNBC》報導,彭搏有限合夥企業的部份員工也會為這家新公司提供人力支援,但彭博社並未對此做出任何回應。

成立科技公司專門協助打選戰相當罕見,至於是否有觸法疑慮?監督組織Common Cause表示,目前還看不出任何違法的跡象。

資料來源:CNBCFacebook紐約時報

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責任編輯:陳映璇

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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
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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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