三秒鐘搞懂次世代電子商務|數位時代 BusinessNext

過去台灣的電子商務跟隨著工業時代的心態，著重於“價值”導向，企業結構是自上而下控制的，講究的是價格、成本控制、效率等等，是機械化的組織概念。

台灣的電子商務(BtoC)在這十年來，由於少數龍頭廠商或財團壟斷，使得新進廠商要進入的門檻相對被拉高，同時也造成台灣的電子商務經營模式停滯，可以說這十年以來幾乎是原地踏步的情況。

十年後的今天，我們終於看到了一絲曙光，有機會能打破這個電子商務市場長期被壟斷的現象，未來的企業組織形式，是為意義而建立的，其結構是意義結構。意義結構是以去中心的方式自組織自協調的，這關鍵轉變的兩大因素就是由行動與數據流(Big data)所造成的，如下圖。

先看X軸，這是傳統的電子商務”空間”，簡單的說就是把以前傳統的紙本購物型錄電子化而已，雖然空間可以說是無限大(實際上仍有硬體上的限制)，但是在一個螢幕上你能呈現的商品數量是極為有限的，基本上就是super market的電子版本而已，強調的是價格競爭力、商品類別數量、陳列方式(圖片與文案的優化)、行銷宣傳的強度等等。

而Y軸講的是數據流也就是所謂的big data，為什麼我說是”流”呢?

因為它是有時間性的、像水一樣是流動的，它包括了從以前到現在，你所有在網路中的足跡，有你瀏覽甚至點擊過的blog、論壇、網站、新聞、廣告、FaceBook等等，它也知道你的朋友、家人、同事、網友的喜好，這些關係與你的互動，你對於事物的看法(例如對某餐廳的抱怨)，它知道你的生活習慣、嗜好等等，每分每秒都不斷的累積關於你的資訊，收集從以前到現在的龐大資訊，未來它甚至可以預測你未來可能的反應與行為，它就像是你每天的生活記實、你的生命之流。

最後來看看Z軸，指的是”行動”網路這件事，它包括了手機、平版(不久的未來還有Google Glasses、智慧聯網手錶等)等能讓你移動中上網的設備，它填補了最後的空白，讓你隨時隨地24小時不間斷的在網路上，不久的未來它會聯結所有的物體，包括了電視、電冰箱、微波爐、甚至是你的體重計、替代你家大門鑰匙，它隨時能知道你所處的位置與所在的環境，行動網路連結了線下與線上，從此我們不在有虛實的分別。

次世代電子商務將是X、Y、Z的組合碰撞，它就像是兩個氫元素碰到了一個氧元素，變成了另一種完全不同的狀態”水”，而水在不同的環境時間還會改變其形狀，甚至完全改變成另一種存在狀態(冰、水蒸氣)，所以不是1+1=2，而是1+1=?

這個答案就看你的想像力囉。

來源：dcplus數位行銷實戰家
網址：www.dcplus.com.tw

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。