Instagram用戶飆破 10 億，限時動態成漲粉轉捩點！為何兩位創辦人卻轉身離開？|數位時代 BusinessNext

到餐廳用餐，「手機先食」已是人之常情，不同的是，以前拍完照片是上傳臉書（Facebook），現在則是上傳 Instagram（後簡稱 IG）。

2010 年10月上線，10歲的IG，不只改變個人行為，也改變企業行銷的方式，甚至打破手機 App 有史以來最高價收購——Facebook 在 2012 年以 10 億美元買下 IG。它造就「素人明星」，學生們現在會以誰的追蹤者多，就推選他當領導者；企業跟 IG 上的意見領袖合作，透過他們的照片、文字行銷產品。

《彭博商業周刊》（Bloomberg）記者莎拉．弗埃爾（Sarah Frier）採訪了上百位 IG 現任、前任員工與高階經理人及相關人士，寫下《濾鏡之外》（暫譯，英文書名為《No filter》），揭露那些 IG 不為人知的故事。

原先，創辦人之一凱文．斯特羅姆（Kevin Systrom）想打造一個讓人們可以分享自己去了哪裡、將去哪裡的程式，而使用者最喜歡「分享照片」的功能。當時，手機的照相功能還沒有像現在這麼發達，但他認為「每個有手機的人，都有潛力成為一個業餘攝影師。」

藝術般照片在社群廣傳，上線 6 星期就有 200 萬用戶

他把新產品定調為以照片為主的 App，那個年代，人們會把照片丟進修圖軟體後製，但斯特羅姆心想，「如果人們最終都會套上濾鏡，為什麼不把這功能做進 App？」於是，IG 內嵌濾鏡，上線一天就有 2 萬 5000 名用戶；6 個星期後，使用者暴增到 200 萬。

借用其他社群的力量，是他們能快速成長的原因。一開始，IG 瞄準設計、藝術相關用戶，讓使用者可以同步轉發至臉書、推特（Twitter）。當其他社群的使用者看到有人使用新的 App 上傳照片，就會吸引新用戶。

弗埃爾指出，早期 IG 受歡迎不是因為技術，而是懂得人性。 對使用者來說，濾鏡讓自己拍的照片看起來像是藝術；為其他社群媒體增添色彩，更讓它迅速增長。

漸漸地，IG 的使用者從藝術家轉移至大眾市場，名人、企業紛紛加入。2011 年，在推特擁有 1100 萬追蹤者的小賈斯汀（Justin Bieber）加入 IG，吸引青少年湧入。

小賈斯汀的經紀人借勢要求斯特羅姆讓小賈斯汀投資，或是為他的內容付費，否則就停止使用 IG。然而，斯特羅姆對於自己的產品有許多堅持，他不希望付錢給任何品牌或名人，也不想把產品複雜化，只想專注優化使用者分享在上面的內容。他回絕了對方，而小賈斯汀已經無法離開 IG。

重視年輕族群使用習性，加入一天消失的限時動態

他的堅持獲得一群重度使用者，但他為 IG 內容設下的高門檻，卻讓團隊綁手綁腳，而這個壓力也漸漸轉嫁到使用者身上。

團隊發現，青少年族群的使用習性是，盡可能地讓頁面美觀；把照片傳給朋友，一起討論照片是否「夠格」上傳。更特別的是，長一輩的使用者希望照片永久留存，但年輕族群卻會不定期地刪除內容，甚至為了新學期創建新帳號「重新做人」。

青少年慣於擁有多重帳號，當他們想要做自己時，就會打開「小帳」（finsta，fake Instagram 的合稱），在這個私密帳號裡，貼文不會被任何人評斷。

2015 年，社群吹起新風向。青少年開始把時間花在 Snapchat 上，因為內容會在發布後的 24 小時就消失。內部員工觀察到這個現象，不斷建議斯特羅姆把「限時動態」（story）加入 IG。但他不肯，他認為 IG 是讓用戶分享生活中美麗、具創造性的東西，「我們不會有限時動態，也不能有，因為那不符合人們想在 IG 分享的內容。」

然而，他最終還是屈服了，因為事實證明，用戶慢慢轉往 Snapchat，如果不改變，就會永久流失這群人。2016 年8 月，IG 推出限時動態功能。而斯特羅姆也不諱言，「雖然 Snapchat 先有，不代表其他公司不能抓住這個機會。」

因為限時動態，IG 留住了使用者，進而達到 10 億用戶的里程碑。

不過，就在IG 的用戶數與收入成長速度都快過臉書時，收購時保證會讓 IG 保有自主權的臉書執行長馬克．祖克柏（Mark Zuckerberg），開始把手伸向 IG。

在過去，IG 轉發到臉書的貼文可以連回 IG，但祖克柏下令拿掉這個功能，讓貼文看起來像直接在臉書發文。2018 年，IGTV（IG 的長影片功能）發布獲得廣大回響後，佐克柏卻大發雷霆，因為「IGTV 的 logo 跟臉書即時通（Facebook Messenger）長得太像了」。

接受臉書併購，是IG 不得不做的決定。首先，他看中臉書的成長性，再來，如果未來臉書開始學習IG，他們成長會更困難，而臉書資源能幫助他們。最重要的是，佐克伯答應給他們獨立的空間。

然而，臉書講求數字，IG 卻強調人性，兩者文化大相逕庭。雖然佐克柏在頭幾年做到讓 IG 自由發揮，後期卻不是如此。2018年，兩位創辦人決定辭職，離開一手創立的公司。

《濾鏡之外》（暫譯，英文書名為《No filter》）

作者：莎拉．弗埃爾（Sarah Frier）
出版社：Simon & Schuster Paperbacks
出版日期：2020年4月
ISBN：978198214317

本文轉載自：經理人

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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