下一步想在 7-ELEVEn 做什麼？ ibon替您想！|數位時代 BusinessNext

7-ELEVEn至 2008年全台店數已達4800家，形成只要有消費者需求的地方就會看到「小7」(筆者的習慣稱呼)的身影。面對亞洲超商密度超高的台灣，對徐董而言，沒有市場飽和只有市場重新分配，藉由創造新市場而非只是服務市場的理念，讓小7總是可以發掘連消費者自己也不清楚的潛在需求，並吸取國外消費型態的精華加以改良調整引進台灣，領先改變國內消費者的消費型態。回顧小7的精采紀事，從1980年代影印、代客傳真，1990年代的代收服務，2000年代的預購、宅急便、電子商務、到店取貨、ATM提款機和icash卡等等，不斷地創造「感動的服務」。對生活一成不變的消費者而言，總有新鮮事的小7，讓到小7逛逛發現新玩意，已成為許多消費者生活的小樂趣。

自2006年小7推出整合以往服務並加以創新延伸的「ibon便利生活站」。ibon共包含列印、掃描、下載、申辦、購票、紅利、繳費、休閒、數位生活、儲值、好康等11大項服務。

在繳費方面，除基本水電費外亦增加了補單繳費、信用卡和現金卡繳費、慈善捐款、配合廠商所提供的代碼繳費，甚至線上點燈與安太歲的費用…等。而在停車費或信用卡「補單繳費」的服務方面，跟筆者一樣的汽/機車族想必都有停車單被雨打爛掉/風吹走，或是出門繳費卻忘了帶繳費單的經驗，因此補單服務可讓筆者不禁想為小7高聲歡呼，東方線上2005~2009年版E-ICP東方消費者行銷資料庫亦顯示，去小7繳費的比例自2007年即上升至近8成，相較2005年成長了7.4%！

在購票與休閒服務方面，即為代收服務後另一個帶給民眾生活更便利的創新服務，不但各展覽表演及演唱會門票、電影票、運動票、交通票皆可訂購，亦推薦不同的主題旅遊、各縣市政府強打之觀光活動等。雖然ibon購票仍處於導入期，需要各項大型吸客活動讓消費者熟悉操作與養成習慣，但消費者洞察與可遇見的商機在於購買年代售票不用再去據點較少的金石堂或敦煌書店，不用為動作慢的工讀生焦慮(光溝通就錯失買票良機，搶手的票省一秒都是關鍵!)，想購買電影票亦不用擔心線上或電話購票付費時，信用卡資訊曝光(需輸入卡號)，就透過小7自己來最精準也最方便，而若怕連線lag者，亦可在家訂票後至ibon取票，可見ibon在購票或取票服務的發展仍有成長的空間。而由三個月內有去便利商店之消費者中，97.2%皆有去過小7，其中使用ibon相關服務者達85.1%( universe 13,885萬人)來看，消費者若在運用ibon相關服務時，順道消費一些零食或飲料，所帶來的經濟效益即十分可觀。現今遍及全島甚至離島的小7，似乎已成為各地區民眾的「社區服務中心」，反映著每個年代的變化與需求，不斷提升服務層次，讓消費者總不禁驚嘆「7-ELEVEn，真是太方便了！」。

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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。

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。