只見AI笑,不見元宇宙哭!微軟與迪士尼開鍘、祖克柏隻字不提⋯泡沫破裂了?
只見AI笑,不見元宇宙哭!微軟與迪士尼開鍘、祖克柏隻字不提⋯泡沫破裂了?
迪士尼、微軟、Meta都在遠離元宇宙,虛擬世界熱潮到頭了嗎?

Meta創辦人祖克柏宣布Facebook改名Meta、元宇宙在科技界炙手可熱,至今不過一年左右就如同過眼雲煙,幾乎沒有人再提起這個難以定義的概念,尤其AI近來成為科技公司的新歡後,這名舊愛似乎再也得不到企業的芳心,微軟、迪士尼甚至Meta本身,都在逐漸遠離元宇宙。

迪士尼近日正式展開曾在2月宣布的裁員計畫,接下來兩個月內將有7,000名員工失去工作,而首當其衝的便是前任執行長所鮑伯.查佩克(Bob Chapek)設立的元宇宙部門「為下一代說故事」(next-generation storytelling and consumer experiences)。

延伸閱讀: 迪士尼裁撤「元宇宙」部門!NFT明明秒殺,為什麼米奇仍從虛擬世界中出局?

根據《華爾街日報》報導,「為下一代說故事」裡頭50名員工通通走人,領導該部門的執行副總裁麥克.懷特(Michael White)雖然留任,但公司尚未公佈後續安排。

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迪士尼近日宣佈展開裁員,首當其衝的便是元宇宙部門。
圖/ shutterstock

對元宇宙開鍘的公司,迪士尼遠非第一間。正處於AI浪潮中心的微軟,今年2月就在公司內部解散了工業元宇宙核心(Industrial Metaverse Core)部門。這個部門截至解散僅僅成立了4個月,主要目標是將虛擬世界帶到工業應用中。另外,微軟2017年收購的VR社群平台AltspaceVR同樣在今年3月正式關閉。

甚至推動元宇宙趨勢的Meta,都將元宇宙放到了次要位置,將優先發展AI業務。 祖克柏今年3月中旬的一封公開信提到,AI是Meta現在「最大的一筆投資」,顯示公司重心從元宇宙逐漸轉移,尤其去年元宇宙部門Reality Labs燒掉137億美元,引發關注。

祖克柏在該文提到元宇宙的次數只有兩次,反而提到AI有4次,甚至強調AI正在融入Meta旗下的每一款產品之中。

「我們擁有充足的基礎設施,能以前所未有的規模展開這項工作,我認為它(AI)將能帶來驚人的體驗。」

外媒《Business Insider》指出,甚至回顧2月初的財報會議,Meta就已經隻字不提元宇宙,將焦點全部放在AI上,如何在社群平台上利用這項技術。值得一提的是,VR/AR裝置在2022年出貨量也大減近21%至880萬台,Meta也在今年調降Quest 2及Quest Pro兩款產品的價格,Quest Pro甚至調降幅度高達3分之1。

儘管祖克柏曾公開表示,元宇宙仍會是未來社群的核心,但無法否認的是,經濟動盪加前景不明的情況下,元宇宙暫時不會是Meta最主要的發展方向。

NFT、虛擬土地都大幅萎縮,哪些資訊顯示元宇宙泡沫破滅?

元宇宙崛起時,NFT、虛擬土地曾經隨著這個虛擬世界的概念高漲,然而現在也都熱潮退去。根據研究公司Dune Analytics的資訊,NFT交易量從2022年初的170億美元,到同年9月底時已經只剩4.6億美元,衰減幅度達到97%。

《華爾街日報》也提到,Sandbox、Decentraland等販售虛擬土地的區塊鏈遊戲公司,銷售量都持續在下降當中, Decentraland每一單位土地的價格更從一年前的45美元跌至5美元。不過Decentraland強調土地銷售並不等同用戶成長,而Sandbox也表示,過去6個月內推出的新地塊都銷售一空。

另外,Google Trend上的搜尋趨勢,同樣可以反應外界對於元宇宙的關注度變化,與2021年10月底達到的最高點(100)相比,今年3月的全球搜尋熱度只剩下14、15的水準。

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雖然元宇宙熱潮消退,但Roblox等元宇宙遊戲依舊擁有大量人氣,外界研究估計元宇宙整體用戶數仍在成長。
圖/ shutterstock

研究公司Third Bridge Group分析師 史考特.凱斯樂(Scott Kessler)認為,在企業必須裁員撙節支出時,會希望投資更容易看到成果的事業,為AI的投資相對元宇宙有機會短期內看到回報。

再加上,元宇宙一直是較為虛無縹緲、難以定義的概念。

「所有正在發生、與AI有關的東西,現在都可以使用,但沒人知道虛擬世界什麼時候可以跨過臨界點。」凱斯樂指出。

元宇宙的熱潮不再,甚至可以說這個概念已經泡沫破滅,不過並不代表元宇宙已死,元宇宙顧問公司Metaversed調查了149個元宇宙平台或遊戲指出,目前元宇宙用戶仍在穩步成長當中,在今年第一季達到5.2億人。元宇宙被AI取代不再是科技熱點,但假以時日技術更為成熟、元宇宙概念更為清晰時,或許仍有望捲土重來。

資料來源:華爾街日報Business InsiderFierce Electronics

責任編輯:林美欣

關鍵字: #元宇宙
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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