劍指Facebook、蘋果、亞馬遜!32歲的反壟斷女將為何讓科技巨頭都瑟瑟發抖?
劍指Facebook、蘋果、亞馬遜!32歲的反壟斷女將為何讓科技巨頭都瑟瑟發抖?

2017年,在藍營的反對下,川普當選美國總統,一半美國人依然在震驚中。

那一半人中為數不少的人在加州灣區,Facebook、蘋果、亞馬遜、Netflix和谷歌(FAANG)等的科技巨頭依然在高速發展中,表現之一就是股票和市值高漲,以至於後來「兆美元」成了一條基準線。

FAANG沒有意識到,自由生長的時代即將成為過去。

同一年,耶魯法學期刊上登載了一篇名為《亞馬遜的反壟斷悖論》(Amazon's Antitrust Paradox),以獨特視角闡述了原因。四年後,這篇文章的作者——32歲的莉娜·可汗(Lina Khan)——當選美國聯邦貿易委員會主席(FTC,federal trade commission)。

四年時間,科技巨頭依然高歌猛進,但是環境已經發生巨變,「反壟斷」浪潮席捲全球。而莉娜·可汗這位FTC史上最年輕的主席,將成為FAANG最不想見到的人。

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上圖為莉娜.可汗——FTC史上最年輕的主席。

「亞馬遜」女戰士

1989年,莉娜·可汗在倫敦出生,父母都是巴基斯坦移民。千禧年之際,11歲的莉娜·可汗隨父母從倫敦移居到美國。

自耶魯法學院博士畢業的莉娜,早在畢業前,就因發表在《耶魯法學雜誌》上的《亞馬遜的反壟斷悖論》而廣受關注。彼時正遇上反壟斷思潮,她的理論立刻進入公眾輿論,並很快在《華盛頓郵報》、《美國瞭望》、《美國有線電視新聞網》等諸多媒體上出現。

對反壟斷的興趣,源自莉娜去耶魯法學院之前的一份工作。她在新美國基金會工作時,加入了反壟斷項目。新美國基金會是一家溫和左派的智庫,位於華盛頓。莉娜在這份工作中接觸到反壟斷的知識。

最初,她研究的領域是圖書行業和養雞業,在找企業整合的相關資料時,她發現壟斷的力量無處不在。她意識到,「反壟斷」政策在未來幾十年可能都處於主導地位,必須對此有更好的理解,於是她選擇去耶魯法學院進修博士。

作為法律學者,莉娜想革新對「壟斷」的定義。傳統法律依舊依賴「價格壟斷」進行評判,但是科技巨頭時代,這個標準不再適用,而是「商業模式壟斷」。

科技巨頭一再申明,他們提供的大部分服務對消費者是免費的。但莉娜指出,亞馬遜的低價策略正是其進行擴張的手段,Facebook掌握了大量的數據和用戶隱私,在使用時也不顧及用戶的感受。正像其備受好評的論文,莉娜·可汗當選FTC主席,離不開個人的努力,更是「歷史進程」的選擇。

「反壟斷」新周期的明星

21年前,剛剛移居美國的莉娜·可汗可能不會關注,電視上,打扮依然「極客」的比爾·蓋茨如何對監管的問詢嗤之以鼻。

2000年,已經用Windows佔領全球PC市場的微軟,因為在系統中捆綁銷售IE瀏覽器和Office軟件而被送上「反壟斷」被告席。《紐約時報》在2019年的回顧中認為,微軟陷入反壟斷案給了Google崛起的機會,科技行業的格局也因此改變。

當時,微軟被法院判決拆分為兩家公司,一家做操作系統,另一家做其他軟件。案件的風口浪尖上,比爾·蓋茨從CEO位置上卸任,退為首席軟件架構師。

但到第二年,拆分決定撤銷。同時伴隨著科技發展和國際競爭,寬鬆管制以促進發展的思潮又佔據了主流。Google、Facebook等新一代科技巨頭正是在這個環境中成長起來的。

互聯網和移動互聯網的迅猛發展,讓科技公司從當年的嬰兒,迅速長成了令人敬畏的巨人。每一家公司的平台和產品都服務全球十數億用戶,一旦發生問題,就是災難性事件。而對於這些新興科技行業的監管法規,卻始終跟不上被監管者的速度,這一切都讓監管者感到芒刺在背。

20年後,新一輪「反壟斷」週期悄然到來。莉娜·可汗則是這個新周期裡最耀眼的明星。

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2000年,微軟就曾因捆綁IE與Office系統而陷入「反壟斷案」,也因此給了Google掘起的機會。
圖/ Sundry Photography via shutterstock

早在2019年大選期間,民主黨總統參選人伊麗莎白.沃倫(Elizabeth Warren)就提出了拆分Amazon、Google、蘋果和Facebook等大型科技公司的計劃。2020年,Google被美國司法部起訴濫用搜索引擎的市場主導地位,外界便將其與20年前的「微軟」案相提並論。

除此之外,加州和華盛頓特區正在對Amazon進行反壟斷調查。蘋果剛剛結束了和Epic Game的訴訟,雖然最終判決其不構成「壟斷」,但卻要求蘋果允許遊戲開發商內置其它付費渠道。

莉娜剛上任,就讓Facebook和Amazon心中一緊——兩家公司先後向聯邦貿易委員會提交動議。由于莉娜早前的學者身份和理論主張,Facebook希望她迴避相關反壟斷案件。而Amazon則希望莉娜迴避涉及自己的反壟斷調查。作為回應,伊麗莎白和幾個民主黨議員向兩家公司發了一封公開信,直言不諱:你們害怕的是可汗主席的專業知識和對聯邦反壟斷法的解釋。

在此之前,32歲的莉娜·可汗就憑藉對科技巨頭壟斷行為的批評廣受關注。上任之後,她從前任手上接過「硬骨頭」——Facebook反壟斷訴訟,前任主席對她說:這是你手上最重要的案子。因此,來自科技巨頭的擔憂不難想像:作為學術明星,莉娜已經發表了許多批評科技巨頭的言論,態度堅決,她參與進來,不過是為已經成型的觀點尋找證據罷了。

Facebook在一份公開聲明中說:「汗主席持續對Facebook和反壟斷事務發表有據可查的聲明,這將導致任何理性的觀察者得出結論,她已經預判了FTC提起的Facebook反壟斷案。」聯邦法院沒有回應Facebook和Amazon的提議,但是也駁回了FTC的起訴。訴狀被駁回的當天,Facebook的股價就上漲了4.18%,不過這僅僅是階段性喘氣。

聯邦法院要求FTC重新給出理由,解釋為什麼Facebook構成「壟斷」。現有訴狀中只提到Facebook在美國個人社交網絡市場占主導份額(超過60%),這不足以證明「壟斷」成立。而FTC不僅重新組織了材料上訴,還將進一步審查相關企業在併購中使用競業禁止協議的情況。莉娜表示,需要關注科技公司如何通過併購來鎖定人才和關鍵資產。

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如今Google、Facebook、Amazon和Apple等科技巨頭,都將面臨「反壟斷」的考驗。

攪動網路格局

在美國,如今科技巨頭的運作方式是否阻礙了「競爭和創新」?這個問題會成為接下來法庭辯論中的重心。

作為過來人,在走出反壟斷訴訟之後,微軟在2020年給面臨「反壟斷」浪潮的Google、Facebook、Amazon和蘋果建議:注重和監管機構溝通,參與規則制定。

後來者也吸取了前輩的經驗。根據2020年LinkedIn數據,Google、Facebook、Amazon分別僱傭了27、30、19名曾經在監管機構有相關經驗的員工。這些人之前在FTC反壟斷小組、司法部反壟斷司、參議院或眾議院司法委員會工作。企業相信他們將幫助科技公司與監管層進行更有效的溝通。

FTC則需要說服聯邦法院重新理解科技巨頭的存在方式。在撤回FTC訴狀時,法院回复:與煙草或辦公用品等熟悉的消費品不同,個人社交網絡服務沒有一個明確或普遍認可的定義。

在最新提交的材料中,FTC重新解釋了為什Facebook構成「壟斷」。FTC認為,Facebook為了維持其市場地位,要嘛收購其它創新公司,要嘛利用平台優勢「埋葬」它們。FTC旗幟鮮明地將這種策略命名為「買或埋葬」(Buy-or-Bury Scheme)。

所謂「埋葬」,就是依靠自己的用戶流量優勢,將其它程序的開發者吸引到Facebook平台上,同時通過新應用帶來的流量獲取廣告收入。當新應用數據增長過快可能給自己帶來威脅時,Facebook就要求簽定排他性協議:不與Facebook的核心業務競爭,不服務Facebook的潛在對手。

「這些協議禁止開發商與Facebook競爭」,並且「如果想在Facebook上做生意,你必須同意不給競爭對手提供平等的機會。」賓夕法尼亞大學的法學院和沃頓商學院教授赫伯特·霍溫坎普(Herbert Hovenkamp)認為。

在莉娜看來,科技巨頭利用平台優勢形成了市場的絕對影響力,甚至不用顧及消費者意願,這是板上釘釘的「壟斷行為」。她要做的,只是要說服聯邦法院。

但是,美國輿論場上,「史上最年輕的主席」也伴隨爭議。有觀點認為,莉娜的當選實質是拜登上任後,一項「大膽」而「政治正確」的選擇。莉娜身上既有少數族裔、年輕女性的標籤,又順應了部分人群對科技巨頭的不滿。有人將她比喻為FTC的「伊卡洛斯」。這位希臘神話中的人物的戴著蠟做的翅膀飛向太陽,因為飛得離太陽過近而融化了翅膀。

缺乏科技行業與從政經驗、與矽谷沒有聯繫是莉娜身上明顯的短板。她的主要經歷集中在學術研究方面。在擔任FTC主席之前,她曾做過聯邦貿易委員會法律研究員,以及眾議院司法委員會反壟斷小組法律顧問。在做法律顧問期間,她曾參與過一份名為《數字市場競爭》的449頁調查報告。

在她被選為FTC委員時,支持反壟斷的猶他州共和黨參議員邁克·李(Mike Lee) 就表達了憂慮,「她從法學院畢業還不到四年,因此缺乏擔任FTC委員這樣重要角色所必需的經驗」。邁克還認為「她在反壟斷執法方面的觀點也與審慎的法律方針嚴重脫節」。

莉娜作為FTC主席的任期為3年零3個月,即從2021年6月15日到2024年9月25日。在任期內,她能夠多大程度推進訴訟仍是未知數。而在下一屆美國大選之際,美國兩黨對於科技巨頭的態度也可能發生變化。

眼下「拆分巨頭」呼聲雖高,考慮到法律程序複雜、政治權勢影響,這一訴求未必會成為現實。但當她堅定推進自己的主張,巨頭們無法忽視其持續的影響。

本文經授權轉載自:極客公園

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責任編輯:吳佩臻、錢玉紘

關鍵字: #反壟斷
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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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