Markdown是什麼?一個部落客為了上稿催生的格式,如何成為當代AI的底層語言?
Markdown是什麼?一個部落客為了上稿催生的格式,如何成為當代AI的底層語言?

你在ChatGPT和AI的深度對話、在Notion中寫下的筆記,以及瀏覽的各種部落格文章,背後支撐這些文字架構的,並非某個科技巨頭開發的軟體,而是一位個人開發者在20年前因為「嫌寫程式碼太麻煩」而隨手寫下的純文本格式。

這套被稱為「Markdown」的格式,如今已悄悄滲透進人們的日常生活,更成為向AI發號施令的關鍵技術。

美國企業家、技術工作者阿尼爾.達許(Anil Dash)近日在個人網站上,回顧了Markdown的誕生,希望透過這篇文章向外界揭露Markdown是如何發展至今,並讓外界回想起網際網路究竟是如何成長茁壯: 天才想出看似異想天開卻可行的點子,最終為何免費分享給全世界?

一位部落客,為了上稿方便點開發出Markdown

Markdown的誕生,最早是因應2002年起興起的部落格浪潮。當時身為蘋果資深觀察家的約翰.格魯伯(John Gruber)經營著個人網站《Daring Fireball》。在那個年代,想要在網路上發布內容門檻不低,作者必須具備撰寫 HTML的能力,想新增一個網站連結,都得打一串網頁語言。

daring fireball.jpg
21世紀初期,格魯伯為了經營個人網站Daring Fireball而開發出Markdown。
圖/ daring fireball

對當時打算認真經營部落格的格魯伯來說,這實在太痛苦了,因此決定開發Markdown,並與那時年僅17歲的天才工程師艾倫.史瓦茲(Aaron Swartz)合作,經歷不斷的測試與修正後,於2004年正式發表了Markdown。

這套語法的最大優勢在於非常直覺,想要一組大標題,只需在文字前加個「#」;想要斜體,就在文字前後加上「*」,新增網站連結也簡化許多。

格魯伯曾指出,Markdown的設計宗旨就是盡可能易於閱讀及編寫,「就算你把Markdown檔案原封不動丟給別人看,也應該像一篇文章,而不是一段程式碼。」

《Wired》提到,Markdown可能是網路上最普遍的程式碼,幾乎所有你看到的文字方塊都支援Markdown,所有筆記服務生態都是基於Markdown打造。

達許還在文章中,將Markdown的成功整理出10項關鍵點:

1.名字聰明又好記
2.解決了真實問題
3.建立在人們熟悉的習慣上
4.與RSS的成功路徑類似
5.一開始就有社群支持
6.允許不同版本
7.誕生在大家願意學新東西的時代
8.剛好適合工具鏈工作流程
9.可以直接看「原始檔」就懂
10.沒有法律限制

整體而言,Markdown沒有要求使用者改變自己,而是順應著人們的使用習慣,這讓它成功獲得大量用戶的青睞。

20年來不曾收費,Markdown背後的無私精神

不過達許指出,Markdown的最偉大之處在於格魯伯的無私精神,他並未將其申請專利或進行商業化,而是免費分享給全世界。這讓Markdown在過去20年間迅速擴張,成為開發者社群的通用語言。全球最大的程式碼託管平台 GitHub,幾乎每一個專案都有一份名為README.md的 Markdown文件,用來向世界介紹該專案。

現在,科技巨頭也紛紛低頭擁抱這套格式。Google Docs 歷經十年的猶豫後終於支援 Markdown;微軟Notepad純文字筆記本加入了這項格式;甚至連原本最封閉的蘋果,也在最新版的Apple Notes中增加對Markdown的支援。

google doc markdown.jpg
Google文件中近年也加入對Markdown的支援。
圖/ Google

更讓人意外的是,當前最火熱的AI技術,也離不開Markdown。工程師給予ChatGPT、Claude等AI模型的專業提示詞通常都是以 Markdown 格式撰寫的。並且這些模型輸出的回應,無論是程式碼或者研究報告,也多依賴 Markdown 來呈現。這套當初為了解決部落格問題的工具,如今成了控制AI模型的關鍵鑰匙。

達許表示,大多數AI工程師可能根本不知道Markdown有發明者,以為這是理所當然存在的技術,但這個故事背後蘊藏著推動網路發展的無私分享精神,純粹為了解決問題而貢獻力量與智慧,且不求名利與回報,正是這種精神打造出今日數位生活的基礎。

他希望透過Markdown的成功故事,提醒人們網際網路的進步並非全仰仗科技巨頭,更多時候是那些認真把事情做好、無私慷慨的普通人。當每個人在讚嘆AI巨頭的成果時,別忘了它們用來控制最先進AI系統的技術,是一個人為了部落格,找來17歲少年共同打造、最後免費分享給全世界的文字格式。

延伸閱讀:AI摩爾定律狂飆!職缺變少了、AI更便宜了,經濟學家預測將出現「無就業繁榮」

資料來源:anildashWired

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 陳建鈞

關鍵字: #AI #時事追蹤
往下滑看下一篇文章
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

勤英科技_內文1.JPG
圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

勤英科技_內文2.JPG
圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

有關更多勤英科技相關資訊,請查詢網站:https://www.elite.cloud/zh/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓