手機購物新潮流，零售業者得跟上|數位時代 BusinessNext

隨著美國假日購物季來臨，越來越多人開始拿手機當作上網血拼的工具。許多消費者透過智慧型手機搜尋商品、比價，然後才進行購買。讓零售業者不得不採取新方法和消費者連結，以免流失客源及利潤，包括Lowe's Companies、Best Buy 和Toys R Us（玩具反斗城）等，都是大幅改變以因應假日購物潮的在列者。

全美第二大房屋修繕網站Lowes.com的副總裁Gihad Jawhar指出：「購物經驗是掌握在消費者手中的，你不能強迫他們非去哪裡買東西不可。零售商可以搭上潮流列車，也可以被潮流甩在後頭，我們當然選擇前者。」Lowe's 日前於全美1,700 家店面發放42,000 支iPhone手機給員工，希望當消費者在店內用手機掃描條碼，上網閱讀相關產品評價及比價的同時，員工可以透過iPhone即時追蹤類似資訊，以和消費者接軌。除此之外，員工也能用iPhone至公司網站快速查詢商品存貨、鄰近分店是否有同樣商品等。

另一大型零售連鎖商店Best Buy，擁有63家可互連的分店，同樣發配行動裝置給分店員工，並鼓勵使用自己的智慧型手機協助消費者搜尋商品和確認庫存狀況。Best Buy發言人表示：「我們授權員工在各銷售點上可以自行定價以和競爭廠商匹敵。」

超過四成的零售業者表示今年採行政策是：至少要能與透過手機上網搜尋比價而得的較低價競爭。eMarketer上週四預估美國零售電子商務的假日銷售額，今年將增加17%，達到467億美元；而行動商務（mobile commerce）的成長更快速。Internet Retailer近日調查顯示，由亞馬遜領軍的全美前三百大行動貿易商（mobile merchants），今年可望由行動裝置獲得53.7億美元的銷售額，比去年成長超過一倍之多。

手機購物將掀高峰（Peak Mobile Shopping Day）

美國全國零售聯盟（National Retail Federation）針對購物族群進行調查，發現40%的消費者擁有智慧型手機，其中有超過半數打算在接下來的聖誕假期透過手機搜尋、購買商品。根據eBay旗下的線上付款業務PayPal估計，手機購物的高峰將出現在12月的第二個星期天（12月11日），因為許多人要到假日才有空上網選購，而這天是訂購商品能準時在聖誕節送達的最後一個非工作天。

將消費者從電腦前帶到店裡（Driving Shoppers to Stores）

eBay最近推出一款應用程式Red Laser更新版，這是一款讓消費者可以藉由智慧型手機掃描條碼，並查詢同商品其他零售業者定價的應用程式，更新後的Red Laser不但整合了去年被eBay買下的Milo功能，囊括地方存貨資訊，新增PayPal行動付款的選項，還讓智慧型手機用戶可以選擇在實體店面提領商品。

包括Toys R Us（玩具反斗城）和Best Buy等美國零售業者都已和Milo分享地方存貨資訊，這意味著使用Red Laser的用戶可能是在手機上向這些店家購買商品，最後選擇親臨店面取貨。這個特點也是行動商務（mobile commerce）與單純使用網路的不同之處：透過網路銷售商品搶了實體店面的生意，但行動商務卻因為能告訴消費者在哪裡能買到他們要的商品而幫實體店面增加商機。除了更新版的Red Laser之外，亞馬遜上週也推出了另一款Price Check應用程式的更新版本。

來源：路透社

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。