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?
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?
2023.04.27 | 區塊鏈
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:

「除了AI以外,我們關注的另一個技術發展就是元宇宙。有人說Meta正在遠離對元宇宙發展願景的關注,我只想預先說明,這是完全錯誤的。」

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:

「目前,平台上已創造了超過10億個元宇宙虛擬替身(Avatar),也有超過一半的Quest(Meta所推出的VR裝置)用戶,花費超過一小時的時間使用該產品。」
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 BlockThe VergeExtreme Tech

核稿編輯:高敬原

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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