Meta審查爭議掀台灣「FB難民潮」!2萬人湧進Mastodon另起爐灶,這個平台有什麼來歷?
Meta審查爭議掀台灣「FB難民潮」!2萬人湧進Mastodon另起爐灶,這個平台有什麼來歷?

美國科技巨頭Meta近期被爆出與中國政府合作,針對台灣及香港等地區的熱門貼文進行審查,消息一出,許多台灣用戶視此為對言論自由的威脅,紛紛選擇退出Meta旗下Facebook、Instagram、Threads等平台,跳槽到替代的其他社群平台。

其中,一家名為「Mastodon」的社群平台,成為這波「FB難民潮」的接收站,約2萬名台灣用戶湧進,人數之多也引來Mastodon創辦人Eugen Rochko親自發文表示:

「Mastodon在台灣的註冊人數和活躍度都有不錯的成長,此前有一篇臉書貼文推薦Mastodon作為台灣用戶的臉書和 Instagram 替代品,並在臉書上瘋傳, 在短短2天內為mastodon.social、g0v.social、m.cmx.im 和其他一些網站帶進約2萬名新用戶 。」

Mastodon創辦人
圖/ Mastodon

延伸閱讀:臉書貼文瀏覽逾1萬次要小心了!你可能曾被「總編輯」審查

Mastodon是什麼平台?

Mastodon(中文意思為長毛象),是一個自由開源且去中心化的非營利微型部落格社群平台,由一名德國軟體開發工程師Eugen Rochko於2016年開發。

乍看Mastodon平台介面如同X(舊名Twitter)的三欄式排列,但背後運作系統與傳統社群平台不同,Mastodon並非單一的網站,而是採取 去中心化的架構 ,讓用戶不必依賴單一伺服器進行互動。

簡單來說,當用戶註冊時,可以選擇自己喜歡的伺服器,並能跨伺服器與其他用戶交流,類似Gmail、Hotmail、Yahoo或其他電子郵件帳戶的運作模式,使用者即使在不同伺服器,也可以彼此發送消息──就像Gmail的用戶也能寄電子郵件給Hotmail用戶一樣──打破了傳統社群平台的限制。

這種設計讓Mastodon也被稱為「聯邦宇宙(Fediverse)」的一部分,由多個去中心化社交平台組成的網絡生態系統。因此,Mastodon用戶不僅在Mastodon上使用,還可以跨越其他去中心化平台進行交流,讓用戶能夠自由參與更多元的社群網路,拓展社交圈。

沒有演算法、廣告來亂!兼顧用戶隱私、資訊透明

一、Mastodon 的社群以多個獨立運作的伺服器組成,每個伺服器可以由個人、團體或組織經營,並能自行設定一套社群規則與管理政策。有些伺服器開放註冊,允許任何人加入,而有些則設有邀請制或需經過管理員審核。

二、原始碼皆為公開,任何人都可以檢視、修改、建立自己的伺服器或分支出去,促進社群貢獻與透明度。

三、使用者可自主掌握首頁動態,沒有演算法、推銷個人檔案或任何廣告干擾,並按照發文時序接收朋友或跟隨用戶貼文。

四、Mastodon支援音訊、影片或圖片貼文、無障礙描述、投票、內容警告、動畫頭像、自訂表情符號和縮圖裁剪選項等,適合發表藝術作品、音樂或Podcast。

五、在隱私與管理方面,Mastodon的私訊功能是以「@username」形式發送,並不會進入傳統社群平台的私訊收件匣,能讓平台更透明化,同時強調去中心化的社交特質。

Mastodon怎麼註冊?

首先,註冊方式有2種,第一種是在mastodon.social上直接註冊帳戶,再進入伺服器;第二種是依據地區、語言、主題、註冊速度等篩選感興趣的伺服器,從中選定後,就會產生個人專屬的位址。

Mastodon
Mastodon提供多種不同地區、主題的伺服器,用戶可選擇感興趣的伺服器註冊帳戶。
圖/ Mastodon官網

例如,選擇註冊德語交流伺服器「troet.cafe」,個人位址就會是「@使用者名稱@troet.cafe」,而位於troet.cafe伺服器的用戶,也能隨時將個人資料無痛轉移到其他伺服器,過程中並不會失去追蹤人數。目前最多台灣用戶加入的伺服器包括mastodon.socialg0v.socialm.cmx.im

回到平台介面,Mastodon的界面與操作方式與X相似,只是從「推文」變成「嘟文」,字數限制約500字,回覆、轉發、收藏、書籤和標籤等功能皆具備,但不支援引述貼文。Rochko強調,這樣的設計主要鼓勵用戶之間進行更直接的交流,而非單純與某個對話者聊天。

Mastodon
進入選定的伺服器後,介面類似於X,回覆、轉發、收藏、書籤和標籤等功能皆具備。
圖/ Mastodon
馬斯克收購推特變X,也掀起一波社群難民潮

根據Mastodon統計,截至目前為止,已經有超過8000個正在啟動的伺服器,每月活躍使用者有92萬人。

由於Mastodon去中心化和開源特性,吸引了許多關注隱私和反對大型平台中心化控制的擁護者。特別是在2022年馬斯克收購Twitter後湧進第一波社群難民潮,許多Twitter用戶轉向Mastodon尋找替代平台,導致用戶數量激增。

延伸閱讀:祖克柏慘了!Meta深陷2大爭議,IG、WhatsApp面臨壟斷「恐將出售」

本文合作轉載自:數位時代

資料來源:TechcrunchMastodon

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 蘇柔瑋

關鍵字: #社交應用
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

從生成式AI訓練、推論,到代理式工作流程(Agentic Workflow)與未來的實體AI,資料流量正以指數級成長,讓記憶體從過去支援運算的配角躍升為決定AI效能與能源效率的關鍵角色。

全球知名的半導體與微電子技術分析機構TechInsights指出,AI競爭正逐漸從晶片算力擴展到記憶體架構設計能力,加速「Computational Memory」等新架構興起;在這波浪潮中,深耕記憶體與儲存技術數十年的美光科技,正與關鍵夥伴展開深度協同設計,包含攜手NVIDIA共同開發適用於新世代資料中心的低功耗記憶體技術,在AI基礎建設的新賽局中成為不可或缺的關鍵。

當GPU不再是唯一主角,記憶體為何躍上AI舞台中央?

過去,半導體的焦點多圍繞在晶片,例如CPU、GPU跟AI加速器等,市場普遍認為,晶片運算能力是左右科技產業發展速度的關鍵,但在進入生成式AI世代後,產業逐漸發現另一個事實:真正限制AI效能的瓶頸不是運算,而是資料能否快速被存取與傳輸。

從大型語言模型訓練,到AI推論、代理式工作流程(Agentic Workflow),甚至未來的機器人與自駕車,龐大的資料流量正持續推升對高頻寬、低延遲、高容量記憶體的需求,讓記憶體產業從過去相對標準化、以價格競爭為主的市場,逐漸轉變為AI基礎建設的重要核心。

「仔細觀察AI應用服務會發現,大多數工作負載都被頻寬限制。」美光科技全球業務執行副總裁Mike Cordano認為,記憶體是突破(頻寬)瓶頸的關鍵,也讓AI競賽從晶片算力升級到記憶體與儲存架構的系統級競爭。這樣的產業洞察,也正是Mike在歷經二十餘年的儲存產業資歷,加上四年半的創投生涯後,選擇加入美光的核心原因之一:在AI重塑產業結構的浪潮下,記憶體將成為這波成長最直接的動能所在。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

從零組件供應商到策略夥伴,記憶體共創時代來臨

AI的崛起,正在改變記憶體廠商與客戶的關係。

過去,記憶體產品多是標準化元件,客戶關注的是價格、供貨與規格;合作模式也偏向短期採購與交易導向。然而隨著AI系統規模愈來愈大,從資料中心、雲端平台到終端裝置,記憶體已經成為決定系統效能的重要關鍵,也因如此,越來越多企業將記憶體視為「策略性資產」,而非單純零組件。

Mike表示:「現在,我們跟客戶合作的時間跨度改變了,在產品正式上市前三到四年便開始合作,從系統架構階段就共同規劃未來需求。」例如,美光科技與NVIDIA共同研發的資料中心所使用的低功耗記憶體,便是雙方提前多年展開深度合作(co-design)的成果。

值得特別注意的是,美光科技除從技術層面與晶片製造商等夥伴共創產品,也在需求層面與客戶進行密切合作,例如,將過去較無約束力、期限僅一年的長期協議(LTA)轉變成為期五年、條款更具約束力的策略性客戶協議(SCA),藉此掌握客戶的未來需求,進而在技術層面做更深度的合作。Mike坦言,深度協同設計是高成本的投入,美光的做法是先廣泛進行市場感知,理解不同場域的需求方向,再與生態系統中的夥伴們展開客製化合作。

從裝置導向轉為Token導向,AI浪潮重寫記憶體成長模式

除了合作模式改變,更大的典範轉移是需求的改變。

Mike解釋,過去記憶體需求跟PC、手機跟伺服器出貨量息息相關,但在AI新世代,推動記憶體需求成長的核心不再是設備數量,而是AI模型所產生的運算與資料消耗量。「AI產業逐漸走向以『Consumption』或『Token』為主的新經濟模式,每一次的模型運算都需要消耗大量的記憶體跟儲存資源,這意味著,即使設備銷量成長趨緩,記憶體需求仍可能持續上升。」

更重要的是,AI應用正從資料中心外擴至手機、PC、自駕車與機器人等場域,儘管不同場域對記憶體的需求不盡相同,但是,Mike認為:所有AI裝置都存在三項共同需求:更快的速度、更大的容量,以及更高的能源效率。

正如Mike在受訪時提到的:「我們最大的挑戰,是如何與客戶和整個生態系保持高度一致,一方面創造供給與產能,另一方面持續推動技術創新。」可以預期,在接下來的五年,記憶體產業面臨的挑戰不僅僅是擴展產能,而是如何與客戶共同規劃需求、同步投入技術創新,而這也是美光科技積極經營AI生態體系的原因。

總的來說,AI帶來的改變,不只是算力提升,而是重新定義整個運算架構:過去,記憶體被視為支援運算的基礎元件;現在,則是決定AI效能、能源效率與創新速度的關鍵資源;當產業競爭從晶片性能延伸到資料流動效率,從裝置數量轉向Token消耗量,記憶體的重要性也將隨之水漲船高,對美光科技來說,這將是其從供應商走向AI生態系核心夥伴的關鍵角色轉變。

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