【Inside】江湖上有此一說~創意殺死創新|數位時代 BusinessNext

知名的網路創意行銷團隊 Napkin Labs 發佈了一篇文章，標題是 “ Stop Ideating and Start Empathizing: Why The idea of ‘ideas’ is killing innovation “，引起了相當不少的共鳴。簡單而言，就是點出要小心「 Idea會扼殺創新 」，這裡的 idea 就是指各種不同的創意想法。

這該如何是好？當我們在努力培養創意的同時，它居然會反過來筒我們一刀？先來看看 Napkin Labs 的解釋，這告訴我們為什麼創意像潛伏中的忍者一樣，帶來暗藏的殺機，讓我們不進反退？

It distracts from thinking about the overall brand experience.

會讓我們不能專注在打造品牌的整體經驗

2. Focusing on ideas can lead companies down a path of innovation that is built on incorrect assumptions.

過分聚焦創意時，公司決策會不自覺地被錯誤的假設引導

我想他們的意思是如果太著重於創意，那就會忘記去想產品本身吸引消費者的初衷。不幸的是，這的確是這是大家最常犯的錯誤，就來來舉個活生生又血淋淋的近例吧，台北的驕傲：士林夜市。

當新的士林夜市被規劃好時，它擁有一棟挑高的建築，以及很臺灣味的古厝相伴，外表一切都是那麼的「文創」導向，但是…最讓人渴望的蚵仔煎跟大餅包小餅呢？居然在這棟建築的地下一樓，走進去時擁擠，悶熱，吵菜煙霧瀰漫，天花板很醜，這種室內設計是哪一年蓋的？裡外超不一的。然後因為很擠很多煙，讓人感覺….很不安全。果然這兩天發佈新聞為了安全可能會限制人數進入。唉！

這就是一個只有idea，但是沒去想整體經驗，然後被錯誤的假設引導，新idea是要翻新原本的士林夜市，要提高台北市的觀光吸引力跟品質（應該是這樣的初衷沒錯吧？），但是錯誤的假設是「美食街總是在地下一樓」，這麼一來被犧牲的，就是逛夜市的整體經驗了。（我個人覺得夜市一定要有「夜」的Fu，如果逛的時候看不到天空，就抹煞了逛夜市的感覺啊！）

Napkin Labs 的文章，最棒的部份是最後一段：

So, let’s stop focusing on ideas and start focusing on understanding.

我們應該停止聚焦在想創意上，轉而聚焦在理解上吧

是的，如果規劃的單位能夠更去了解逛夜市的人的喜好/Insights，也考慮消防安全的重要，理解去夜市通常先是「吃」才「玩」，也許就不會出這麼奇怪的一個布局。

單單只有idea是不夠的，一堆漂漂亮亮的「蚊子館」，也是因此而誕生的吧？我們不需要天馬行空很厲害的創意，只需要 剛剛好可以改善生活的創意 。其他的就像這張圖：

總結一下，要如何在自己的產品上，避免出現類似的遺憾呢？ 創意是好的，它可以替你殺出重圍 ，但要如何不讓自己偏離軌道呢？幾個要項要隨時緊盯：

天馬行空的創意固然好玩，但是最好的創意是在「有限制的狀態」下衝出的產物。也就是說，給idea一個範圍限制，例如：拍一個能在1000塊內拍成的病毒影片（預算），出一張能搭的上時事的搞笑漫畫（時間），做一個很能吸引戀愛中的人使用的app（目標族群）。
沒事精神分裂一下：幻想自己是路人，然後今天猛然第一次看到/用到/走進這個產品，想像天真純潔無污染的自己會被怎麼看這個產品。（如果無法幻想，那只好找真的路人來試試看囉。）
設身處地去理解目標族群，知道他們對什麼產生共鳴，這包括顯而易見的元素，以及他們自己都不願意承認存在的元素。
太陽底下沒有新鮮事，沒有一個創意就這樣蹦出來的，所以多看看，多聽聽，每天把 Google Reader 上的熱門文章看一看，也許你的下一個好idea，就會因此被啟發呢！

出自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。