Meta與微軟合作!整合Workplace與Teams兩大協作工具,可互相連通
Meta與微軟合作!整合Workplace與Teams兩大協作工具,可互相連通

11月11日消息,據外媒報導,美國當地時間週三,Facebook母公司Meta宣布與微軟合作,允許客戶將Meta的企業社交網路軟體Workplace與微軟協作工具Teams進行整合,不必在兩個程序之間相互切換。

通過集成,客戶可以訪問Teams應用程式中的Workplace內容。同樣,用戶可以在Workplace應用程式中查看Teams的視訊會議。這款應用程式可以選擇性地固定在Teams導航欄上,並將包括Workplace內容的主頁。微軟Teams管理員還可以將內容標記為重要內容,以便在Workplace應用程式中進行展示。

Meta
圖/ Mashdigi

微軟Teams產品與工程首席副總裁傑夫·泰珀(Jeff Teper)表示:「我們學到的一個教訓是,地球上不會有一款獨一無二的通訊工具。人們將選擇許多工具,所以我認為,作為負責任的供應商,我們有責任確保這些應用能夠集成和互操作。」

泰珀還稱:「我們有一個共同的願景,那就是為我們的客戶提供選擇和靈活性,所以我們走到一起,幫助我們共同的客戶開啟協作,打破他們組織內部的孤島,這對我們來說具有重要意義。」

Meta和微軟之間的合作將讓在企業通訊軟體市場上競爭的兩個競爭對手聯合起來。然而,Workplace和Teams並不完全重疊。 Workplace關注的是廣泛的、全公司範圍的聯繫,而Teams關注的是員工與同事之間的即時交流。

Meta的Workplace業務負責人烏吉瓦爾·辛格(Ujjwal Singh)表示,包括沃達丰和埃森哲在內的客戶都已經要求進行這種整合。

辛格說:「我們的客戶最終使用Workplace和Teams的互補功能,而不是競爭功能。有些客戶使用Workplace,其他人則使用Teams,而我們希望為那些同時使用兩者的客戶提供支持。」

事實可能證明,這一合作關係對Meta更為有利,因為其Workplace服務在用戶數量上遠遠落後於競爭對手。

今年5月份,Meta宣布其Workplace的付費訂戶達到了700萬。微軟在7月份宣布,Teams產品目前擁有2.5億月度活躍用戶。Salesforce旗下Slack不再公佈用戶數據,但該公司表示,2019年9月擁有1200萬的每日活躍用戶。 2021年6月,Slack的付費用戶數量較去年同期增長近39%,達到16.9萬人。

除了Teams,微軟還推出了企業社交網路軟體Yammer,可以更直接地與Meta的Workplace服務競爭。今年8月,微軟表示,Yammer的使用量較去年同期翻了一番,擁有「數千萬月度活躍用戶」。

辛格表示,雖然Workplace已經與微軟Office 365、SharePoint、Azure Active Directory、OneDrive以及現在的Teams進行了匯集,但沒有與Yammer匯集。

辛格說:「我想說的是,我們在社區、聯繫、以人為本和為所有員工服務方面是做得最好。而微軟Teams在生產力方面可以說是最棒的,所以這真的是兩款最好的產品結合起來共同解決員工體驗問題。」

微軟Teams也將於12月登陸Meta Portal設備上,允許人們在團隊中使用視訊通話。最新的Teams和Workplace匯集當天就上線,企業可以與Teams共享Workplace內容。將Teams整合到Workplace中將於2022年初推出。

微軟和Meta也在為未來幾年的企業元宇宙之爭做好準備。兩家公司最近公佈了類似的虛擬空間和會議願景,但考慮到這些持續的合作夥伴關係,不排除雙方未來在虛擬現實和元宇宙努力方面進行更進一步合作的可能。

本文授權轉載自:網易科技

責任編輯:傅珮晴、錢玉紘

關鍵字: #Facebook #微軟
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以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範
以晶片的一瓦算力開啟AI新架構!耐能智慧從邊緣到核心,打造臺灣主權算力新典範

當全球聚光燈都匯集在那動輒使用上萬顆圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)、耗能堪比核電廠的資料中心時,另一場關乎AI永續發展的運算革命正悄悄發生。這場革命的核心,是如何以更低能耗、更高效率的方式支撐下一世代的人工智慧。而耐能智慧(Kneron)正是這場轉變的推動者之一。

早在2015年,當多數企業仍沉浸在雲端運算帶來的紅利時,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠便選擇了「邊緣運算」之路的賽道,投入AI系統單晶片(System-on-Chip, SoC)與神經網路處理器(Neural Processing Unit, NPU)的開發。「如果 GPU 是需要龐大設備才能運行的錄影帶,中央處理器(Central Processing Unit, CPU)是性能平庸的 影音光碟(Video Compact Disc, VCD),那麼 NPU 就是能在輕薄裝置中高效運算的 MP3。」劉峻誠用一個簡單的譬喻如此描述著,這不只是晶片製程的改進,而是從架構層重新定義AI運算的方式。

十年磨一劍,如今耐能智慧的NPU晶片已成功進入物聯網、安防、車用與伺服器等不同領域。從智慧水表、穿戴裝置到車用語音系統,乃至企業伺服器與工業應用,都能在有限功耗下執行即時AI運算。合作夥伴從國內上市櫃企業到歐美等地的國際大型企業,都能看見耐能智慧身影,「我們從GPU、CPU進不去的地方出發,讓晶片像樂高積木一樣,從只需一顆晶片的穿戴式裝置,到需要多顆晶片的伺服器,都能使用我們的晶片。」劉峻誠說。

面對算力與能源雙重瓶頸,耐能智慧以新架構迎戰生成式AI時代

面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於
面對終端AI應用面臨的「資料流衝突」瓶頸,耐能智慧創辦人暨執行長劉峻誠指出,新世代AI運算不再只屬於雲端,必須開發能兼容多模態資料並在低功耗環境下運行的自主架構。
圖/ 數位時代

「語言模型和影像模型的資料處理方式完全不同,」劉峻誠解釋到,語言模型要短時間內處理大量資料,但影像模型則需要長時間、連續的低流量傳輸。而傳統AI架構無法同時兼容這兩種特性,這造成了終端AI應用面臨「資料流衝突」的瓶頸。也正是在這樣的挑戰下,成為耐能智慧下一階段的技術突破口。生成式AI不再只屬於雲端,運算正快速轉移至終端,從智慧家庭到醫療、車用、製造現場,都迫切需要能在低功耗環境下即時運行的AI系統。

但更大的壓力來自能源現實與國家安全。劉峻誠表示,GPU架構的能耗與散熱需求驚人,一個大型AI資料中心每年電費可高達60億美元,碳排放量更是巨獸等級。「如果繼續用GPU支撐生成式AI,將會對淨零碳排的目標帶來嚴重衝擊。」劉峻誠坦言並進一步指出,臺灣雖是全球GPU製造重鎮,但本地可用算力有限。「我們製造了全世界近8成的GPU,卻沒有自己的算力,」他語帶無奈,「如果國家級AI應用仍須仰賴境外基礎設施,國家的核心技術與自主權將受制於人,不利於在AI時代掌握主導地位。」

因應這場可能產生的算力主權的危機,耐能智慧決定以「多模態資料流衝突」與「低碳永續算力」這兩項挑戰為目標,開發新世代AI晶片架構。為加速這場技術革命並將臺灣的自主架構推向國際,耐能智慧投入全新晶片KL1140的開發,並成功得到由經濟部產業發展署推動的「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」(以下簡稱晶創IC補助計畫)的支持。該計畫在國科會協調與經濟部及相關部會共同合作所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」的框架下,以實質政策補助鼓勵業者布局AI、高效能運算或新興應用等高值化領域的關鍵技術,提升臺灣IC設計產業的國際競爭力與韌性。

從晶片創新到主權AI,晶創IC補助計畫助攻耐能跨入新戰場

耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯
耐能智慧透過經濟部「晶創 IC 補助計畫」加速開發的 AI 晶片 KL1140,其效能與能耗表現均顯著提升。
圖/ 數位時代

「KL1140最大的突破在於多模態資料處理架構的創新。」劉峻誠直言其中關鍵。在晶創IC補助計畫的挹注下,耐能智慧得以加速開發新一代晶片,這不僅是十年研發累積的成果,更是政策資源與技術創新的結合,象徵著臺灣在AI架構自主化道路上的重要里程碑。

這項架構革新,使KL1140在效能與能效上都達到顯著飛躍。相較於前一代產品,效能提升6至8倍、能耗比提升10倍、體積縮小至四分之一;以往需10瓦才能運行的任務,現在僅需1瓦即可完成。「你看GPU要加風扇、要水冷,而我們不用,」他笑著說,而這就是低功耗的力量。

這樣的設計,使KL1140成為真正能落地的AI晶片,既可部署於穿戴、車用與工業場域,也能堆疊成伺服器模組,實現了靈活的異構運算(Heterogeneous Computing)基礎建設。透過晶創IC補助計畫的協助,耐能智慧不僅強化晶片設計,更能整合模組、子系統與軟體生態,打造可供企業與政府使用的在地AI解決方案,邁向「AI基礎建設提供者」的新定位。劉峻誠也透露,目前KL1140晶片已開始導入國際主權AI專案,協助能源與環境條件嚴苛的地區,利用該晶片低功耗與高算力的特性,順利發展AI自主。

「我們不是在打造更大的GPU,而是在打造更聰明的AI,」劉峻誠強調。「主權AI的關鍵不只是算力自主,更是能源自主。」他認為,晶創IC補助計畫的核心價值在於讓臺灣的IC設計業者能從單一產品開發,邁向整體系統構建,具備定義新架構、主導新標準的能力。KL1140晶片的問世,不僅讓耐能智慧從邊緣運算邁入AI 核心基礎建設的新格局,更代表臺灣在全球生成式AI時代中,擁有以低功耗、高自主性技術參與未來競局的關鍵實力。

從製造到定義,臺灣AI自主的新起點

在生成式AI帶動的新一輪技術競賽中,算力的分配將決定未來世界的科技秩序。劉峻誠認為,臺灣若要在這場變局中保持主導權,必須擁有能自我定義的架構與技術。「我們不只是為企業造晶片,而是在為國家建算力。」他說。從十年前堅持走上邊緣運算的冷門之路,到今日以KL1140晶片開啟主權AI的新典範,耐能智慧的發展軌跡正體現了臺灣IC設計產業的潛力與決心。未來,耐能智慧將持續推動更高能效、更高彈性的AI架構,讓臺灣不僅能製造世界的晶片,更能定義世界的智慧。

|企業小檔案|
- 企業名稱:耐能智慧
- 創辦人:劉峻誠
- 核心技術:專注邊緣AI SoC專用處理器研發
- 資本額:新台幣6億7520萬元

|驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫簡介|
由國科會協調經濟部及相關部會共同合作,所提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」,目標在於藉由半導體與生成式AI的結合,帶動各行各業的創新應用,並強化臺灣半導體產業的全球競爭力與韌性。在此政策框架下,經濟部產業發展署執行「驅動國內IC設計業者先進發展補助計畫」,以實質政策補助,於113年鼓勵國內業者往 AI、高效能運算、車用或新興應用等高值化領域之「16奈米以下先進製程」或「具國際高度信任之優勢、特殊領域」布局,以避開中國大陸在成熟製程的低價競爭,並提升我國IC設計產業價值與國際競爭力。

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