劍指X與Meta！傳OpenAI開發社交網路，下一步野心？|數位時代 BusinessNext

AI巨頭新戰場！傳OpenAI開發社交網路，佈局背後關鍵是什麼？

OpenAI近期傳出的一項重大行動，開發一個全新的社交媒體網路。這個被形容為「類X平台」的計畫，想要做什麼？

##### 發生什麼事？ - 傳聞OpenAI正在開發一個類似X的社交平台，目前尚處早期原型階段，可能結合ChatGPT的圖像生成功能，讓用戶分享AI創作內容。 - 此舉將使OpenAI直接與馬斯克的X平台及祖克柏的Meta競爭，進一步加深奧特曼與這兩位科技領袖之間本已存在的緊張關係與競爭態勢。 - 開發社交應用程式的一個重要動機是為OpenAI獲取獨特的即時用戶數據，這對於訓練和改進其AI模型至關重要，以追趕在數據方面已具優勢的X（Grok）和Meta（Llama）。

##### OpenAI將跨足社交媒體？大型語言模型開發商 OpenAI 近期傳出正著手開發一個全新的社交媒體網絡，此舉可能使該公司與伊隆．馬斯克（Elon Musk）的X平台以及馬克．祖克柏（Mark Zuckerberg）的Meta Platforms產生直接競爭。

根據媒體《The Verge》4月15日引述匿名人士報導，OpenAI 正在開發一個「類似X的社交網路」。據悉，該項目目前尚處於早期階段，已有一個內部原型，主要聚焦於結合ChatGPT的圖像生成工具，和一個社交資訊流（social feed），推測是為了讓用戶能將他們透過AI生成的圖片分享給更廣泛的受眾。

消息人士指出，目前尚不清楚OpenAI會將此社交網路作為一個獨立的應用程式推出，還是會將這些功能整合進現有的ChatGPT中。

ChatGPT的巨大成功已讓OpenAI躋身全球最具影響力的科技公司之列。憑藉在AI競賽中的先發優勢，該公司吸引了大量投資。其旗艦產品ChatGPT截至2025年2月，每週活躍用戶數已達到4億，相較於2023年初的5000萬有了驚人的增長。對於一家其工具可用於內容創作和建立專業聊天機械人的AI公司而言，進軍社交媒體似乎是個自然的發展方向。

然而，此舉無疑將加劇OpenAI執行長山姆．奧特曼（Sam Altman）與前同事馬斯克之間本已緊張的關係。

兩位企業家之間的競爭源於OpenAI的商業化發展，以及奧特曼被指背離了公司創立時作為非營利組織的初衷。

據報導，馬斯克與一群投資者曾在今年2月提出以974億美元收購OpenAI的提議，但顯然遭到奧特曼拒絕，他當時在社交媒體上回應「不用了，謝謝」。

##### 效仿 X/Grok 與 Meta/Llama 模式？除了X之外，OpenAI此舉也使其與Meta的競爭更加白熱化。

據悉，Meta正計劃為其即將推出的獨立AI助理應用程式添加社交資訊流功能。當幾個月前有關Meta正在打造ChatGPT競爭對手的報導浮出水面時，奧特曼曾在X上回擊稱：「好吧，或許我們也會做一個社交應用程式。」

開發社交應用程式還有一個重要的策略考量：為OpenAI提供獨特的、即時的數據來源，以助於訓練其AI模型。

這正是X和Meta已經擁有的優勢——馬斯克的Grok會利用X平台的內容來生成結果（馬斯克近期甚至將X和xAI合併為同一家公司），而Meta則利用其龐大的用戶數據來訓練Llama模型。

有在其他大型AI實驗室工作的人士表示：「Grok與X的整合讓所有人都感到嫉妒，特別是人們利用它說些傻話來製造病毒式推文的方式。」

內部消息還提到，OpenAI社交原型背後的一個理念是利用AI幫助人們分享更好的內容。

當然，OpenAI目前有眾多項目正在進行中，這個處於早期階段的社交媒體計畫最終是否會面世仍是未知數。然而，該項目的存在顯示了在外界對其未來增長抱有極高期望之際，OpenAI 正積極思考各種擴張的可能性。

參考資料：[the verge][1]、[cointelegraph][2]

快速展店背後的挑戰　如何降低跨據點管理與維運負擔

對連鎖零售企業而言，展店代表商機與成長，但當門市數量快速增加，營運與管理的複雜度也隨之提升。尤其對便利商店（C-store）、餐飲連鎖與其他高密度展店型態的企業而言，總部需要面對的不只是據點數量增加，更包括不同門市的設備管理、系統維護、日常維運與人力配置等多方面挑戰。

過去多據點門市的設備與資訊管理，往往以單一門市為單位，各據點可能擁有不同的攝影機、錄影設備配置與管理模式。當總部需要掌握事件狀況、確認門市營運情形，或進行跨區域管理時，往往需要投入大量人力逐一確認資訊，不僅增加管理負擔，也提高維運成本。

此外，零售產業本身具有高度變動性。門市可能因應市場策略進行展店、搬遷、改裝，甚至調整營運規模。傳統一次性設備投資模式，容易讓企業在面對據點變化時缺乏彈性，也增加設備重新配置與後續維護的負擔。

因此，現代零售企業所需要的不只是單純記錄事件的設備，而是一套能隨企業成長彈性調整、協助總部有效掌握多據點安全資訊，並支援未來智慧應用發展的智慧化管理架構。

從既有設備開始升級　降低全面汰換設備的轉型負擔

面對智慧化轉型需求，許多企業最大的挑戰並非是否需要升級，而是如何在不中斷現有營運的情況下完成轉型。

對已經投入大量資源建置安全系統的零售企業而言，全面汰換既有架構不僅成本高，也可能影響門市日常運作。因此，能夠兼容既有設備並逐步升級的彈性架構，成為企業導入智慧安全管理的重要關鍵。

透過混合雲架構，企業可以從既有設備開始，逐步整合不同據點的安全資訊與管理需求，同時導入雲端管理能力。相較於一次性重新建置，新一代平台架構能協助企業延續既有投資價值，並依照實際需求逐步導入更集中化、智慧化的管理能力。

此外，訂閱式雲端服務模式和混合雲安防架構，也為零售企業帶來更靈活的資產管理方式。相較於頻繁的硬體汰換、傳統一次性採購或繁瑣的跨品牌安防系統的管理，企業更有彈性的因應門市拓展、搬遷、調整或營運規模調整，精準配置資源，降低一次性投入壓力，也減少因據點變動造成設備閒置的情況。

對快速成長的連鎖零售企業而言，安全管理不再是一套固定且難以調整的架構，而是一個能隨企業規模與需求持續演進的平台。無論是新增門市、跨區域管理，或因應營運策略調整，都能以更彈性的方式完成管理升級。

AI 不只是安防工具　更開始協助零售提升營運效率

隨著 AI 技術快速發展，安全管理的角色也正在改變。過去企業導入影像系統主要用於事件記錄、事後查看與追蹤；如今，智慧雲端安防平台則能進一步從大量影像資訊中辨識人、車與行為，協助企業從「看見發生什麼」進一步「理解正在發生什麼」，甚至主動協助管理者發現與處理事件。對門市數量眾多、人力有限的連鎖零售業者而言，AI 正逐步成為降低管理負擔、提升營運效率的重要工具。

從基本事件偵測到自然語言規則　讓 AI 主動理解更多異常情境。 AI 智慧辨識已能針對跌倒、奔跑、徘徊、跨線等常見事件進行自動偵測，協助門市減少人工查看影像的需求。而進一步透過 Think Alert，管理者更可以直接以自然語言設定客製化的偵測條件，將 AI 應用延伸至傳統事件規則以外。以門市尖峰時段為例，店員往往需要同時處理結帳、補貨與顧客服務，總部也難以持續掌握每個據點的即時狀況。透過 Think Alert，管理者可以直接以自然語言設定「在門店入口抽菸的人」等情境；當符合設定條件的畫面出現時，系統即可主動發出警報，協助管理者即時掌握異常狀況。對於門市數量龐大的企業而言，這代表 AI 不只是協助辨識既定事件，更能依據不同營運需求，讓管理者以更直覺的方式設定希望 AI 主動關注的情境。

從大海撈針到快速完成調查　Think Search 搭配 Case Vault(案例庫) 掌握完整事件脈絡。 當事件發生後，如何從大量、多據點的影像中找到關鍵人物與事件脈絡，往往是最耗費人力的環節。透過 Think Search，管理者可以直接用自然語言描述想尋找的對象與情境，例如，當家長反映孩童可能在門市附近走失時，店員或總部人員不需要逐一查看不同攝影機的錄影畫面，只要在 Think Search 輸入「昨日上午，牽著小女孩的男性」等自然語言描述，系統即可協助從大量影像中篩選相關畫面，快速找到相關人物可能出現的時間與位置。若需要進一步追蹤，還能將不同搜尋階段找到的重要畫面與資訊整理至 Case Vault，建立事件時間線與人物移動路徑，協助管理者更完整掌握事件脈絡。

從安全管理延伸至顧客服務與門市營運　讓既有影像創造更多價值。 AI 的應用也不只限於安全事件。例如在咖啡店、餐飲等場景，若顧客將手機、包包等物品遺留在座位或櫃台附近，遺留物與遺失物偵測可以協助門市人員更快發現異常，主動確認並協助顧客處理失物問題；人流分析則能協助企業掌握不同時段的門市活動趨勢，作為空間配置與人力安排的參考；車牌辨識可應用於停車區域或門市周邊管理，而工安防護裝備辨識則能協助後場、倉儲等區域進行安全規範管理。透過這些應用，企業能在既有設備基礎上，進一步將影像資料延伸至安全、服務與營運等不同場景。

對連鎖零售業而言，AI 的價值已不只是「看得更清楚」，而是讓企業更快發現問題、更快找到資訊，並進一步理解事件脈絡與營運狀況。從基本事件偵測、自然語言設定規則，到 AI 搜尋與事件調查，再延伸至顧客服務與營運分析，雲端安防平台正讓影像從被動的紀錄工具，逐步成為支援多據點安全管理與營運決策的重要資訊來源。