【觀點】電通跟Facebook合作~社群網路廣告的未卜前途|數位時代 BusinessNext

全世界最大的廣告公司電通集團在2月28日對外宣佈成為Facebook廣告在日本的代銷商，除了經銷所有Facebook在日本的廣告外，同時也提供客戶在該服務裡的行銷支援。

新聞稿中提到除了代銷廣告外，電通跟Facebook簽下為期一年的Facebook Premium 廣告獨家代銷權，並且會積極結合該社群網路跟電通最強的傳統媒體運作，創造嶄新的行銷策略。Asiajin的報導中還提到，早在兩家公司合作之前，電通便要求公司同事多多使用Facebook，以便能更了解這個如核彈般爆炸的網路服務所帶來的影響。

日本是個社群網路發展極端不同於其他國家的市場，它有自己的超級大社群Mixi、Gree以及モバゲー，Facebook在日本的用戶只有200多萬人。無論是「實名制」還是「使用者介面」讓Facebook的日本用戶無法跟Mixi或其他本土社群相比，Facebook都已經在日本造成話題。可能是因為「社群網戰 (The Social Network)」在日本的上映造成話題，也許是一連串的新聞報導大肆宣揚Facebook所帶來的風潮跟商機，日本的公司無不積極詢問在Facebook上廣告、做活動的方式。

這兩家在各自領域稱霸的公司合作，會帶來什麼樣的衝擊？

因為合約有地域性，目前在日本的合作可以用僅限日本區域來看待。不過提供傳統媒體的整合這一點，的確電通有雄厚的案源跟資源可以進行數量足夠的實驗，為日後Facebook在日本甚至其他區域進行「變現」的策略提供必要的經驗跟甚至資料。電通也可以藉由這些案例跟資料，成為社群行銷整合傳統媒體的權威，這塊餅可是比只做社群行銷要大的多了。其他廣告公司日後要搶客戶，得更有創意、更加賣力。

另外，這個合作有沒有機會擴及到電通在全球的各家分公司或子公司？現在還不清楚，但是一年的Facebook Premium獨家會發展成什麼樣子，在日本就全靠電通一個人表演，最好這個團隊能有令人驚艷的表現，否則這一年的Facebook Premium廣告發展就被擋住了。
事實上，廣告公司也非常時興併購這一套，但是併購標的並非團隊或專利，而是客戶。因為考量到同性質的客戶會不希望跟對手使用同一家廣告公司，廣告公司要擴張規模、降低媒體採買成本的最快方式，就是買公司或切出一家新公司。以傳統廣告公司的思維來想，不會有人去買單純做網路廣告的公司（因為有錢不怕沒人做），而是廣告市場應該會多出幾間新的社群行銷公司，但是事實上是從傳統廣告公司切出來的。他們不見得有Know-how、但是就是有客戶，數位行銷原本可以有不同樣貌的生態可能會被拉回到傳統戰場，回歸到轉了好幾手的發包與言不及義的溝通。這是最令人憂心的、卻也是最有可能的發展方向。
日本還有Mixi、Gree、Mobage可以讓其他做社群行銷的公司有發揮空間，雖然介面差異跟使用習慣可能無法使用在Facebook的操作上，但是好歹也能養活不少大大小小的廣告、數位行銷公司。如果這個合作策略被延伸到其他地方（例如台灣），以創意跟數位know-how為生存利基的小規模公司可能只能接這些公司外包出來的案子（可能已經是這樣子了），因為部落格被玩臭了之後，台灣的客戶的數位行銷希望就放在Facebook上了。

就算廣告量比戶外媒體跟廣播都要來得大的網路媒體，從來就沒有被包含在「五大媒體」裡頭，也沒有人想改成「六大媒體」過，如何期待更新的媒介例如手機、平板電腦等加入戰場的時候，會有振奮人心的提案呢？……開個粉絲頁讓大家留言，不知道會不會有用喔。

本文轉載自Inside部落格

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。