Groupon股價開倒車，首度跌破發行價|數位時代 BusinessNext

Groupon股價本週二大跌15%，收盤價20.07 美元，逼近當初IPO的原始價格20美元，週三依舊無法止跌，最後收在16.96美元，正式跌破發行價。Groupon股價近來連續下跌，分析師認為是因為業界對電子商務市場是否健全產生的疑慮、日漸激烈的競爭，以及Groupon有利於短線交易者入場等影響。

Groupon股價直落，也可以讓其他躍躍欲試IPO的知名網路公司清醒一下。IPO研究網站IPOfinancial.com的總裁David Menlow表示，突如其來的下跌代表了視網路為科技炒作安全平台的思維已被打破，也意味著投資人將對「高度需求首次公開招股」持更保留的態度。

Groupon IPO起初的成功被視作市場接納快速成長但風險高的社群媒體類股的訊號。IPO後首次交易（11月4日）股價大漲31%，收盤價高達26.11美元；儘管有批評聲浪指出，市場對於Groupon評價過高，但其公司市值仍一度來到十六億七千萬美元。然而廣泛而言，近來股票市場氣氛低迷，道瓊指數自11月11日已下跌5.4%，Groupon股票本週便遭受重擊，自上週五起由每股26.19 美元一路下滑。

投顧機構ITG Investment Research產業研究部門主管John Aiken表示，投資人拋售Groupon股票部份反應了整體電子商務市場的低迷走勢。在網上購買折價券是電子商務購買行為中最具衡量代表性的，基於此原因，伴隨對假日購物季銷售量的疑慮漸增，Groupon將是整體商業市場中第一個被影響的。

於此同時，近來Groupon股票對短線交易者來說也變便宜了，這些投資人透過脫手借入股票一賭股價下跌。這也可能加速了Groupon股票連續兩交易日的下滑。協助投資人借貸股票以做短線交易及其他用途的電子交易平台Quadriserv Inc總裁Bruce Turner指出，借入 Groupon股票的年度成本幾週前已由96% 降至21%。原因是隨著交易日漸熱絡，市場上可流通、借入的Groupon股票已越來越多。

Liquidnet分析師Lou Kerner認為，從Groupon最近的股票交易可學到的最大教訓，就是訂定高成長公司的IPO價格是非常困難的。雖然預期Groupon可取得援助，但股價似乎還是會維持在IPO價格之下。對於股價下跌和外界分析師的看法，Groupon發言人拒絕發表任何評論。

來源：WSJ

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。