推特賣給馬斯克後，創辦人多西為何一下愛、一下恨？Bluesky會取代推特嗎？|數位時代 BusinessNext

推特賣給馬斯克是好是壞？創辦人怎麼看他？

《TechCrunch》報導，一名去中心化社群媒體Bluesky的用戶Jason Goldman在平台上詢問多西，「你認為馬斯克已經被證明為是推特的最佳管理者嗎？」多西回覆：「不，而且我也不認為他在意識到自己的時機不對後，採取了正確的行動。」意味著他認為馬斯克入主推特後的決策都沒有協助公司走向正軌。

不過也有持不同看法的聲音，《華盛頓郵報》便認為多西此番言論是為了避免自責，隨後被多西強烈反對，認為他先前已經多次為了推特而道歉。

多西雖然認為推特在馬斯克的領導下表現欠佳，但他也把矛頭指向推特董事會，指責當初強行出售的行為是害推特走向今日的主因之一。多西在Blueskay上寫道，「推特無法作為一家上市公司生存下來，除非你願意讓對沖基金和華爾街激進份子擁有它。」

交易前把馬斯克當救世主，多西為何改口？

多西對馬斯克的評價可謂峰迴路轉。去年4月26日，多西還在推特下寫道他認為馬斯是他唯一信任的解答。他支持馬斯克對於推特的各種願景，包括希望用戶達到10億、查核假帳號假訊息、公開演算法與成為像微信（WeChat）那樣的超級平台等等。不過後來多西也重新回應了這條推文，指出他是為了不讓推特落入其他更激進的對沖基金經理人手中，當初才那樣表示。

雖然收購的過程充滿動盪曲折，而馬斯克本來也可以支付10億美元終止收購，但最終這筆交易還是在去年10月以440億美元達成。馬斯克上任後對推特的各種改造，包括裁員節流、推出各種訂閱計畫與公開演算法等等，雖然達到了開源節流，但種種爭議也導致許多名人用戶的出走。

《Business Insider》報導，自從收購以來，推特上的仇恨言論激增。儘管馬斯克承諾他將成立一個內容稽核委員會，以確定如何以及是否刪除有害貼文，但時至今日也還未成立。他還就自己是否應該辭職對用戶進行了投票，表示他會遵守調查結果，但作為推特的現任執行長，他仍然非常活躍。

延伸閱讀：[把推特打造成超級APP，美國人買單嗎？馬斯克佈局「X」最困難的事][1]

Blueskay是什麼來頭？與推特不同在哪？

Bluesky是多西在推特期間另行開發的應用程式，該平台獨立於推特而運作。與先前暴紅的Clubhouse一樣，Bluesky也需要邀請碼才能使用，這導致用戶對於該平台的渴望性更強烈，因為「看得到還不一定用得到」。

《彭博社》指出，Bluesky的外觀和使用方式與推特相似，介面也大同小異，不同之處在於它是一款「去中心化」的社群媒體。Bluesky不是像臉書或推特那樣的平台，而是一個幕後介面，允許任何社群媒體plug in（插入），讓用戶保持自己的身分和跨服務的連接，意即用戶可以從一個託管服務切換到另一個，但關注者和內容依然保留。

去中心化理念在於讓用戶可以貨比三家，選擇最好的介面或喜歡的內容稽核選項，减少他們對任何單一服務提供者的依賴，並讓他們對數據的使用有更多的控制權。

多西先前曾在推特上寫道，「原則上，我認為任何人都不應該擁有或營運推特。它應該成為協定層面的公共產品，而不是一家公司。」或許這樣的想法有望在Bluesky中實現。

延伸閱讀：[馬斯克360天經營推特心得：像坐雲霄飛車「超痛苦」！為何要買「瀕死」推特？][2]

資料來源：[washingtonpost][3]、[Bloomberg][4]、[TechCrunch][5]、[Business Insider][6]、[USAToday][7]、

隨著 AI 工具逐漸普及，真正拉開差距的，已不只是技術或算力的強弱，是企業能否整理資料、重新設計流程，並把 AI 融合既有工作方式，持續轉化為營運價值。

Amazon Web Services（AWS）將於10月23日於高雄舉辦「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」邀請 OpenAI 與製造、金融、交通、零售及運動育樂等領域的實務代表，從技術趨勢、資料治理、流程設計與組織轉型等面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題，協助企業重新檢視自身的導入條件與下一步布局。

企業下一步，不只是再導入一套 AI 工具，而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購，系統可以建置，但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責，才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型，同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業，場域複雜、既有系統眾多，正因如此，更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎，進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

AWS 連續六年深耕高雄，今年以「雲騰智慧大南方齊創 AI 好未來」為主軸，將討論重心從雲端與算力基礎，推進到應用全面升級，協助城市從「有 AI」走向「AI 有感」。

政府治理是否更即時、產業流程是否真正改變、市民與使用者能否感受到服務提升，才是「AI 有感」的具體檢驗。延續「高雄試點、全臺普及、雲端出海國際」的發展路徑，10月 23 日登場的亞馬遜港都 AI 創新日要談的不只是企業「有沒有 AI」，而是導入之後企業的真實改變。

OpenAI 重磅講者親臨高雄，從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey，以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題，分享在 AI 技術快速演進之下，企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張，哪些應用已具備規模化條件？哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備？這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向，拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本，AI 啟航」先回到資料基礎：外部模型跑得再快，若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位，技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門，真正困難的不只是把系統建起來，而是由誰推動流程改造、由誰認列成果，以及當 AI 產出的判斷出現問題時，責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題，對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求，也提醒企業：效率不能取代治理，AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界，將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

從六種產業場景，看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例，不只要說明「做了什麼」，還要回答幾個更實際的問題：解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷，又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景	議程規劃與關鍵課題
智慧支付	藍新金流運用 AWS AI 自建智能 KYC 與交易監控；處理身份辨識、交易監控與風險判斷
製造	以語意層串接資料孤島，讓 AI Agent 正確理解分散在不同系統的資料
媒體科技	會說台語的 AI Agent：從醫院櫃台到第一線的落地實戰
零售製造	零售製造轉型；把技術接進實際營運與使用者體驗

這些差異進一步說明，AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的，不只是更多案例，而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻，把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」，邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位，聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理，還是組織協作，不同問題點，都能找到對應的解方。

10 月 23 日，從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級，到運動產業的會員體驗創新，看 AI 如何從概念走進產業現場，成為百工百業轉型升級的實際動能。

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」，掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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