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

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

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Teams進行整合，不必在兩個程序之間切換。

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。

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

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。」

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。