【KuoBrothers】台灣真的不太可能做出世界級網站
【KuoBrothers】台灣真的不太可能做出世界級網站
2012.08.06 | 創業

剛開始做網路創業的時候,我們把事情想的比較簡單,如果我們的「地圖日記」在台灣可以得到不錯的流量,那我們再乘勝追擊,再做一個英文版,好像可以把這個餅做得更大。我們知道這不容易,但是這個夢大的讓我們難以放棄。所以我們在網站推出6個月後,就推出了英文版。這個英文版幫我們拿下了Demo的大 獎,但網站畢竟以流量和營收論英雄,從這兩個指標來看,這個計劃是個徹底的失敗。這是5年前的事了,但想起來還是一段蠻重要的經驗。

 

回過頭來想這段失敗的經驗,我想我們忽略了所有的網站幾乎都不是產品做好就自己推得動的,在它的背後,需要有非常多offline的力量。做出英文產品並不難,但是以一個辦公室單純設在台北的團隊,我現要做出跨國性的網站幾乎是不可能的事情。因為要拿網站進入一個不同的市場,完成產品是最基本的第一步,但是怎麼行銷、怎麼建立使用族群、怎麼吸住使用者,這些事情通常需要非常多的資源(錢),並且local團隊對於這個國家使用者的深度瞭解。所以你會發現,通常美國的成功網站,也都是到一定規模之後,才開始去打世界的市場。他們大致上會先進入歐洲、再進入中國、日本和亞太。因為這是需要有計劃有策略的拓展,通常不會是產品做完,去買一買關鍵字就可能發生的。

產品、程式和使用介面永遠都不是最難的地方,像是Facebook這麼紅的網站,我相信以台灣工程師的技術能力,要做出它剛創立前三年的產品和系統絕非問題,但我相信如果這樣的社群是在台灣發明的,它也很難有推出去的能力。因為在美國紅的東西,也許可以不花資源就打進台灣市場。但在台灣紅的東西,要打進美國市場花的代價可就非常大了。所以不只台灣的網路界少有世界級的產品,世界上除了美國以外的國家也極少有世界級的產品。這也是資源面的現實,美國的網站就是得天獨厚受到資金的關愛所以可以募到一大筆錢。在台灣,我們拿的資金比別人少的多,我們的internet人才又沒有矽谷的條件(人才指的不只是工程師,更是有能力拓展internet商業模式或跨國經營的人才),所以這一切都太難發生了。 

在「地圖日記」失敗的美國經驗後,我們知道英語系市場太難,那做大陸市場總可以吧。經過一輪深入研究,也包括了團隊主要成員搬去香港住了一個月,我們終於了解,那也不是我們進得去的地方。除了大陸的互聯網環境又比台灣競爭,網路行為也非常不同,在這個領域看不到台灣公司特別的優勢。當然還是有許多厲害的公司,在大陸做出不錯的成績。不過我們自己領悟到,中國是一個適合重量級(資金雄厚)選手參賽的市場,以我們團隊當時的規模,我們還是摸摸鼻子,回來羽量級的戰場。 

所以,我們最後選擇留在台灣,仔細弄清楚這個小而美的市場。它也許不大,但是它大致上是個健康的市場。各種美國、中國流行的商業模式,在台灣也大致可行,而且好處是這個市場沒有大到在每一種商業模式進來的時候就有海外最大的player來摻一腳,某個程度來說它有足夠的時間差,讓你有可能成為在這個市場推行新商業模式的前幾個人。台灣的市場到底會不會太小,我覺得完全取決於你的商業模式,如果你選擇了一個非常小的vertical,那可能真的太小,如果你選擇了一個大眾化的商業模式,那可能就不小。但最少我是不贊成一個台灣網站,在台灣獲利模式還不明的狀況下,就把資源又投入下一個市場兩邊燒錢。我想等到你在台灣先獲利,再開始想你的海外計劃並不遲。 

這一次創業,我們選擇務實的先深耕台灣這個市場,因為市場有限,所以能想的題目也跟著有限。首先,要在一個大市場才會成功的model,我們會毫不考慮就把它排除。在台灣相對小的市場要獲利,會發現大多數的model很容易跟EC有關,比較不會是完全虛擬的服務。這也是為什麼在photo123我們選擇拿時間提供服務來向消費者收錢,在敗衣網我們選擇直接賣衣服來賺錢。

轉自郭家兄弟創業日記 

關鍵字: #創新創業
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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