Threads開放不到一天，全球註冊量達3千萬！Meta新社群為何吸引台灣人？|數位時代 BusinessNext

【觀點】Threads開放不到一天，全球註冊量達3千萬！Meta新社群為何吸引台灣人？

Meta推出以文字分享為主的社群平台Threads，在推出16小時後，便達到3,000萬用戶註冊。，為何讓用戶這麼躍躍欲試？

Instagram 今日正式推出以文字分享為主的社群服務—Threads，Threads 以獨立的 app 形式，讓大家以影音、圖片、或者文字互動，只要使用 Instagram 帳號即可直接註冊，每篇貼文最長上限為 500 字，Meta執行長祖克柏（Mark Zuckerberg）也在平台上表示，Threads在推出16小時後，便達到3,000萬用戶註冊。

目前台灣 Facebook 及 Instagram 用戶總數約超過 1,900 萬，其中 Facebook 仍是目前台灣民眾主要使用的社群平台。主要原因在於 Facebook、Instagram 比較偏向封閉式社群，可以讓用戶保有個人隱私跟親友交流。加上許多親友、同儕都在 Facebook、instagram，成為台灣用戶比較離不開 Meta 社群的主要原因。

延伸閱讀：Threads玩法教學！如何從IG轉移、如何發文、有哪些限制？

然而觀察最近這幾年，Facebook、Instagram 用戶互動性與黏著度降低，許多年輕人開始嘗試「新社群」，Meta 也很積極作出相對應的策略，從Facebook、Instagram 這幾年陸續嘗試類似抖音的短影音、類似Snapchat的動態貼圖、類似Podcast度廣播專區、以及這次推出的Threads，都可以看出他們急於希望留住用戶。

在過去 Instagram 一方面保留 Facebook 封閉社群的概念，一方面使用相對單純，透過相片和影片來傳達自己當下的想法，因此吸引許多年輕用戶，目前在全球用戶也超過數十億人，是近年來 Meta 旗下比較成功的社群應用程式，甚至被 Meta 視為第二個金雞母，由於 Instagram 相較於 Facebook 來說也更為開放，因此更適合延伸至 Threads 來使用，所以也可以看到這次 Meta 的策略很清楚，就是透過使用 Instagram 帳號來註冊，並且允許連接網站，吸引更多企業、部落客、媒體註冊，創造更多元的內容。

從 Meta 的公開訊息來看，他們發展 Threads，主要希望讓社群創造正向且有意義的互動，鼓勵大家自由掌握帳號的設定，包含限制特定對象無法提及與回覆自己的貼文，並透過加入關鍵字，過濾或隱藏版面上的留言，亦可透過點擊帳號右上角的三點功能選單來取消追蹤、封鎖、限制或檢舉他人，且在 Instagram 遭封鎖的帳號，系統將自動同步封鎖名單至 Threads 中。

不過壹哥實際使用起來其實也比較像是 Twitter，Threads 跟 Twitter 一樣可以一次發多則文章、圖片或者文字，比較沒有地域性限制，目前初始設定貼文以 500 字為上限，可分享連結、圖片，或 5 分鐘內的影音內容。

就意義來說，Threads 本身也是屬於開放式社群，對用戶而言又是新的社群平台，操作上也很熟悉，在發展初期自然而然可以看到許多 KOL、網美、明星、乃至新聞平台都有註冊、發文，我覺得如果想要公開分享一些什麼心情，或者經營社群展現個人特色吸引粉絲，可以把Threads 當作經營社群的管道之一。而對於一般人來說，Threads 確實未嘗不是一個很好可以瀏覽新知、放鬆的地方，加上註冊簡單、發文沒有任何壓力，也成為大家躍躍欲試的原因。

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本文授權轉載自：壹哥的科技生活

責任編輯：蘇祐萱

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。