元宇宙依然是Meta發展重點！為何虧損連連，祖克柏還是不放棄？|數位時代 BusinessNext

元宇宙依然是Meta發展重點！為何虧損連連，祖克柏還是不放棄？

Meta旗下元宇宙事業虧損，最近更關閉IG的NFT分享功能，外界猜測元宇宙不再是Meta重心，在第一季財報會議上，執行長祖克柏駁斥此一說法。

祖克柏：Meta遠離元宇宙發展是錯的

社群平台的下一步是什麼？與區塊鏈技術結合的元宇宙（Metaverse）概念，被認為是一大方向，Facebook在2021年以「元宇宙（Metaverse）」為靈感，將母公司改名成Meta，相關產品包括AR/VR社交平台Horizon Worlds、VR頭戴裝置Quest Pro等

今年AI聊天機器人ChatGPT爆紅，元宇宙還是Meta主力嗎？Meta執行長馬克·祖克柏（Mark Zuckerberg）在26日的財報會議中，給出了答案。

元宇宙投資需要時間，但股東並不一定有耐心，等到開花結果的那天，是能否替公司帶來利潤回報才是重點。

Meta股價在去年下跌，公司市值損失了超過6,000億美元，除了受到經濟衰退影響之外，也反應出投資者對Meta逐漸失去信心，股東甚至呼籲Meta別再砸大錢投資元宇宙。

今年第一季也沒好到哪裡去，Meta旗下的VR部門Reality Labs虧損高達40億美元，Meta在聲明中表示：「我們預估Reality Labs的經營虧損，將在2023年同比增加。」

根據《The Block》報導，在某次財報電話會議中，祖克柏共提到了九次Horizon Worlds，今年第一季，在削減成本和優先考慮Facebook與Instagram等核心業務的壓力之下，祖克柏對Horizon Worlds隻字未提。

Meta在今年二月發布2022第四季財報時，祖克柏也指出，2023年將是Meta的「效率之年」，將會專注在社群短影音Instagram Reels，以及平台的演算法推薦內容。

今年三月，更宣布關閉Instagram的NFT展示服務，這些動作都讓外界認為，元宇宙將不再是Meta重點。

祖克柏在第一季財報會議中，駁斥了外界猜測，他強調透過數位技術，仍對社交互動的未來充滿期待，並表示：

延伸閱讀： Instagram、Facebook關閉NFT功能！Meta為了元宇宙，還放棄了什麼？

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Meta瞄準核心業務，但元宇宙事業也有好消息

進一步看Meta首季成績單，Meta專注核心應用程式發展，Facebook、Instagram、Messenger和WhatsApp，共帶來285億美元的收入，超出分析師的預期。

針對這些核心應用程式，祖克柏表示：「我們正在探索WhatsApp、Messenger中的聊天體驗，以及Facebook、Instagram貼文與廣告的視覺工具等，希望對普通用戶和企業來說，這些工具是有價值的。」

他補充：「例如，在Meta開發完整體驗後，我期望提供客服或傳遞業務訊息的AI，會引起大家的興趣。日後，這也將擴展至我們在元宇宙的開發，用戶將能更輕鬆的打造虛擬替身（Avatar）、虛擬物件、空間等。」

相比核心應用程式，VR部門Reality Labs在第一季只帶來3.39億美元的收入，但元宇宙事業也並非都是壞消息，祖克柏在會議中表示：

元宇宙之路還有哪些挑戰？

Meta元宇宙平台Horizon Worlds，由於只能透過VR裝置進入等限制，導致使用者人數無法持續增加，目前用戶數約20萬；反觀擁有多個裝置支援，且場景地圖種類繁多的虛擬平台Roblox，今年一月的每日平均用戶已達到6,500萬人，且深受年輕世代喜愛。

根據《華爾街日報》報導，Meta希望Horizon Worlds接下來，能吸引13至17歲的用戶使用該元宇宙平台。

祖克柏也曾在去年表示，2022年以前會推出網頁版Horizon Worlds，讓人們更方便進入元宇宙，然而到目前為止，該網頁版平台仍尚未發佈。

Reality Labs持續虧損，然而祖克柏「尚未放棄元宇宙」的聲明，仍讓人對於未來他將端出甚麼樣的菜色感到好奇。 投資人是否對Meta的元宇宙產品領情、Meta能否吸引更多相關產品用戶？皆是祖克柏持續發展元宇宙業務路上，需得面臨的棘手挑戰。

資料來源：The Block、The Verge、Extreme Tech

核稿編輯：高敬原

「代理式 AI 」（Agentic AI）的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像：成為內部實際運行的數位員工，提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢：2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點，讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵，2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮，企業如何加速落地成為關鍵，博弘雲端以雲端與數據整合實力，結合零售、金融等產業經驗，提出 AI 系統整合商定位，協助企業從規劃、導入到維運，降低試錯風險，成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路，企業該如何走對第一步？

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工，應用場景也從單一任務延伸至多代理協作（Multi-Agent）模式。

「儘管 AI 前景看好，但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出，到了 2028 年，高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代，但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險；關鍵原因在於，企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭，更涉及流程變革與人員適應。

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出，AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手，正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時加速 AI 落地。

圖／數位時代

正因如此，企業在導入 AI 時，其實需要外部專業夥伴的協助，而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力，涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運，可以一站式滿足企業需求，更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示，許多企業在導入 AI 時，往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵：HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論，並非紙上談兵，而是已在多個實際場域中驗證成效；鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程，正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明，HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗：會員資料散落在不同部門與系統中，無法整合成完整的會員輪廓，亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此，博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化，完成建置數據中台後，再依業務情境評估適合的 AI 模型，並且減少人工貼標的時間，逐步發展精準行銷、零售 MLOps（Machine Learning Operations，模型開發與維運管理）平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下，AI 應用成效也開始一一浮現：首先是 AI 市場調查應用，讓資料彙整與分析效率提升約 80%；透過 AI 個性化推薦機制，廣告點擊轉換率提升 50%。

左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例，許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全，導致專案停留在測試階段，難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向，避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑，縮短從概念驗證到正式上線的過程，讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

圖／數位時代

整合 Databricks 與雲端服務，打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中，博弘雲端發現，底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一，因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台，作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架（Apache Spark）為核心，能同時整合結構化與非結構化資料，並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載，讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料，省下大量重複開發與系統整合的時間，從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試（UAT），一路推進到正式上線（Production）的過程，還能確保資料治理策略的一致性，有助於降低資料外洩與合規風險；此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言，更顯關鍵。

陳亭竹認為，Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台，當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時，再切換至 Databricks 進行開發與部署，待服務趨於穩定後，再轉回雲端平台，不僅兼顧開發效率與成本控管，也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程，資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此，宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層，企業在導入 AI 應用初期，就應做好資料分級與建立資料治理政策（Policy），明確定義高風險與隱私資料的使用邊界，並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」，防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層，當 AI Agent 角色升級為數位員工時，企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍，包括可存取的資料類型與可執行的操作行為，防止因權限過大，讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層，除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外，還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制，對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控，降低指令注入攻擊（Prompt Injection）或惡意內容傳遞的風險。

博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」，透過完善治理政策與角色權限，並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制，降低 AI 安全隱私外洩的風險。

圖／數位時代

此外，博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務，從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測，到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描，提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞，更可以即時監控活動，快速辨識潛在威脅。不僅如此，也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求，保留完整操作與決策紀錄，協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向，」陳亭竹強調，面對這樣的轉變，企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式，才能在控制風險的同時，加速 AI 落地。在這波變革浪潮中，博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家，更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗，以及完善的資安維運託管服務，博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力，在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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