Meebo 即時通隨時聊八卦|數位時代 BusinessNext

這是典型矽谷創業的例子。Meebo創業的辦公室，就在史丹佛大學校園外圍的街道上，一層樓高的小平房，裝潢簡單卻不失特色。進門處，擺著一架帶有復古風味的棕色鋼琴，琴譜架上未收攏的琴譜，今年不到三十歲，本來在史丹佛大學就讀ＭＢＡ碩士課程的史汀伯格（Seth Sternberg）決定休學，把他與好友伊蓮（Elaine Wherry）及珊蒂（Sandy Jen）共同開發出來的跨平台即時通訊網路平台「Meebo」，當作他創業的出發點。
「我們常透過網路即時軟體跟朋友聯絡，但目前的即時軟體彼此不能互通，而且一定安裝軟體在電腦中，如果不在自己電腦旁邊，使用起來真的很不方便，」史汀伯格說，正因為如此，他與另外兩位創業夥伴任珊蒂及伊蓮威瑞，決定利用每個人的專長，由他負責產品策略方向，史丹佛大學畢業、曾在矽谷知名ＩＣ設計公司智霖（Xlinx）工作的珊蔕負責後端伺服器系統規劃，也是史丹佛電腦科學系畢業的伊蓮，專攻整個網站架構及介面設計。
進入Meebo的網站，只要輸入既有即時通訊的帳號密碼，經過認證後，即可以開始與朋友進行對話，不受電腦限制，甚至可以避掉企業內部防火牆，目前已有四十六種語言版本。截至今年五月，Meebo目前一天的登入人次超過六十萬人，傳送訊息量高達三百三十萬則，在上線尖峰期間，甚至一秒鐘就要傳送一千多則訊息，「能夠穩定且即時地處理訊息的交換，是我們最大的競爭優勢。」
二○○四年八月，他們開發出目前版本的雛形「Meebo3」，二○○五年九月公用正式版本上線。不像許多創業家，常常先募到了款，才開始發展產品，耶魯大學政治系畢業後，曾在ＩＢＭ工作過兩年的史汀伯格，採取先將產品開發出來，再向創投公司募集資金的策略，「假如我們先去找錢的話，我們就必須花較多的時間，處理非線上的（Offline）的行政工作，那會嚴重拖慢我們發展的速度。」三個月後，他們才對外進行第一波的募資（Series A）行動，從矽谷水杉創頭（Sequoia Backing）及瀏覽器發明人、也是網景創辦人馬克安卓森（Marc Andreesen）那邊，一共獲得了三百五十萬美元。
在募資的過程中，還發生一段小插曲。史汀伯格在朋友的介紹下，得到安卓森碰面的機會，「他覺得Meebo不只是一個網路平台工具，而是媒體，過去網站經營講的是抓住使用者眼球（eyeball）的網頁瀏覽，現在要抓住使用者的時間（user time capture），」史汀笑說，雖然他與安卓森的談話氣氛良好，但見面之後，近一個月都沒有消息，「我們還想說可能Meebo還不夠酷吧。」沒想到之後安卓森寫信給他，表明要投資Meebo成為股東的意願。
「有趣的事情現在都發生在網路上，」史汀伯格說，目前Meebo全職工作人員只有七位，但發展至今尚稱順利，使用者的回饋對他們幫助很多，「不論是在我們個人的部落格或是網站的論壇，網友都會熱心地告訴我們系統哪裡有蟲（bug）、或是提出一些關於新功能的想法，」他說，暫時放棄學業是有一點遺憾，創業的未來也可能還有很多艱苦的挑戰，但有機會走過這麼一遭，「真的是人生一段相當美好的經驗。」

Meebo／www.meebo.com
成立時間：2004年8月
執行長：Seth Sternberg
總部：美國加州帕羅奧圖（Palo Alto）
Web 2.0特點：Ajax、網路平台工具

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。