TaiwanYo~台灣男性較喜歡簽到，但女性偏愛分享評論|數位時代 BusinessNext

國内第一個原生開發的LBS應用程式TaiwanYo（台灣遊），昨天宣佈推出Android版本軟體，同時發表台灣第一份LBS使用者行為分析報告。結果顯示，國内LBS使用者男性略高於女性，使用者年齡層主要集中在26-40歲(佔比近50%)，比較令人意外是，使用 LBS的時間點不僅限於假日或非上班時間，週一至週五早上9點開始到晚上9點都維持一定的使用量，假日使用量則較平日高出50-70%，顯示TaiwanYo台灣遊這類LBS應用程式已成為國人日常生活行動導覽的貼身工具。

TaiwanYo（台灣遊）在2010年11月下載量突破100萬，2011年10月總下載次數已超過230萬。為回應市場上廣大Android用戶的需求，於昨天推出Android版本。

TaiwanYo（台灣遊）根據長期觀察的資料，公佈了國内第一份LBS使用者行為分析報告。在性別比例上，男性以55%略高出女性的45%，在使用行為上，男性較喜歡簽到，平均簽到3.6次會分享一則評論，女性較樂於分享評論，平均簽到2.3次就會分享一則評論。

在使用者年齡的部分，21-40歲的使用者佔了75%，其中26-30和31-35歲共佔46%，21-25和36-40歲則佔29%。在評論分享的部分，30歲以下的使用者簽到比例較高，而30歲上的使用者分享評論的比例較高。有別於傳統網站部落格的分享方式，LBS應用程式的評論多半都是即時上傳。

以使用者居住地來看，台北市、新北市、台中市、高雄市和桃園縣是全省使用者最多的前五大城市，而這五大城市使用TaiwanYo（台灣遊）的人數就佔了總人數的75%。其中台中市和高雄市的使用者在居地住使用的比例最高，而新北市的使用者跨區使用的情況最明顯。

此外，民眾使用TaiwanYo（台灣遊）的時段跳脫了一般人認為LBS是假日到外地旅遊導覽才會使用的刻板印象，平日早上七點開始，使用率逐漸攀升，在中午用餐時間達到高峰。然而，下午的上班時段用量仍維持一定的使用量，到晚間用餐時間進入另一個高峰。假日各時段的曲線則與平日差異不大，但使用量較平日高出50-70%。使用時段的曲線充分顯示，LBS 應用程式的使用，已不受限於通勤或非上班時間，而是使用者日常生活行動導覽的貼身工具。而假日使用量較平日高的現象，也證明LBS和傳統網站的使用在某種程度上呈現互補的效果。

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。