TikTok、Clubhouse都是複製品!當科技巨頭只剩抄創意,網路社群走進死胡同了嗎?
TikTok、Clubhouse都是複製品!當科技巨頭只剩抄創意,網路社群走進死胡同了嗎?

Facebook執行長馬克.祖克柏日前出現在一個Clubhouse的聊天室裡,5天之後,根據《紐約時報》的報導,Facebook正在考慮推出類似於Clubhouse的服務。此外,有消息人士告訴《紐約時報》,祖克柏對「語音通訊形式」一直都很感興趣,但這只是一種巧合,既說明Facebook正在不斷地模仿與自己激烈競爭的對手,把別人的服務複製到自家的App裡(Instagram的Reels與TikTok非常類似),也反映出更廣泛的技術領域似乎陷進想像力枯竭的局面。

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圖/ Shutterstock

專欄作家Shira Ovide日前指出,想像力枯竭可能是科技巨頭不斷複製對手的結果。大型科技公司不斷吸收競爭對手的想法,這意味著,要讓新事物接管世界的可能性並不大。Ovide寫道:「技術的巨大飛躍可以擊敗產業巨頭,例如手機業的先驅Nokia等,這一點大眾已經見識過了。但是,我們確實可以感受到的是, 當今科技巨頭的地位已根深蒂固,相當擅長自己做的事情,嫻熟地讓遊戲天秤往自己的方向傾斜,以至於他們根本無法被擊敗 。」

Ovide認為,目前要在Facebook或Google的主場中擊敗他們是不可能的,科技巨頭正在迎合每個人的需求、為世界建立個人化的門戶。然而,人們可能需要自省,是否真的需要這些大型平台提供的新事物,亦或者,就這一點而言,新創公司所提供的替代方案是否也真的需要。

假設科技巨頭玩的遊戲就是唯一的遊戲,那麼情況將變得很危險。

TikTok、Clubhouse身上能看見其他App的影子

TikTok、Clubhouse目前在社群上掀起一波波熱潮,然而大眾為此興奮的事物,其實是重複了曾經出現過的App。TikTok讓人馬上聯想到已消亡的影片社群App Vine。兩者的主要差異是,TikTok更加偏向陌生人,且成為一種主流文化。

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圖/ Shutterstock

至於Clubhouse呢?一開始,它似乎就是個典型的聊天室,但它讓人們不用再敲打鍵盤,並且能夠聽到來自世界各地的語音回覆。

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圖/ 截圖自Twitter

延伸閱讀:Clubhouse要幫創作者找聽眾社群、還能找金援!新計畫「Creator First」怎麼運作?

然而,就算想尋找一條擺脫平台壟斷的創新路徑,不同的社群媒體到頭來也依舊是社群媒體。它們會定期更新、被占據主導地位的玩家兼併,這一點完全不足為奇。若有機會的話,Facebook為何不去抄襲TikTok的設計?為什麼不做自己的Clubhouse?

關鍵在於, 若將眼光始終放在滿足同樣的渴望、個人主義,並尋求利用這些東西的公司,人們將難以找到新事物,也創造不出另一種技術

臉書、澳洲之間的爭鬥,凸顯科技巨頭的壟斷作法

最近Facebook跟澳洲之間的爭議,讓這個問題更加凸顯。澳洲提出媒體議價法案,當澳洲民眾透過臉書平台瀏覽新聞內容時,臉書需要向相關新聞媒體付費,而Facebook一開始的作法,是把澳洲的新聞媒體從自家平台上全部撤出,此番舉動讓話題延燒成新聞業的價值衡量,以及科技巨頭應以何種方式予以支援。但應該提出的問題或許是:為何新聞產業要受到Facebook的規則支配?

延伸閱讀:Facebook從強硬態度到遞橄欖枝!未來三年內將向新聞業投資10億美元

新聞產業正在朝向優化、使用者追蹤以及廣告的方向發展,就像個社群平台一般,在澳洲發生的這場爭議便揭示了這一點。大眾爭論的新聞價值,是指基於Facebook的指標,從私人企業之間(平台與新聞組織)左手進、右手出的錢有多少。

簡而言之,若現今技術缺乏想像力的話,那是因為人們仍根據科技公司對這個世界的假設來走—— 關於什麼是對的、什麼是重要的,以及他們是不可擊敗的假設

Ovide指出了一項事實,那就是這個以平台為基礎的網路很無聊。社群上的病毒式傳播、生活變成數據導向,人們真的能因此滿足嗎?

所有事物的趨同性令人筋疲力盡,這也再次表明網路已經走進了死胡同裡。

本文授權轉載自:36氪

責任編輯:文潔琳、錢玉紘

關鍵字: #Facebook #Tiktok
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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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