行銷是門藝術還是科學？|數位時代 BusinessNext

（圖片來源：getty images）

我剛開始工作時，跟別人介紹『我是做行銷的』，話，雖說的很大聲，但其實我心裡並不那麼確定，我真的會行銷！

因為她不像英文也不是程式，會就是會，不會就是不會，還有檢定可以測量你的程度。如果真要比喻，行銷，會是種屬於『贏家說了算』的領域，你要怎麼解釋，都行！有時候一個破爛玩意兒，隨隨便便做，它卻大賣，但有時候明明很看好的產品，用盡全力、使上所有自己會的招數，卻慘遭滑鐵盧，連我自己都搞不清楚為什麼？！所以，私底下常跟朋友說這是個『打嘴泡的行業』。那時候，我覺得行銷是門藝術，需要創意的天份。

工作了幾年後，終於有一種讓人比較踏實、比較科學的方法出現，她叫CRM（顧客關係管理），她畫出了一片美景，她說『她可以了解一個顧客終身價值，根據過去的消費紀錄與往來互動的結果，掌握在最適當的時候，主動提出他最需要的產品，甚至客製化的服務』，而且有一套嚴謹的做法與步驟。

例如：RFM模型，可以將顧客分級，然後區分誰最忠誠、誰是奧客、誰最有潛力、誰可以置之不理，再針對不同的顧客群採取不同的行銷策略，減少行銷預算不必要的浪費。這一切可不是打嘴泡，而是有一堆數據，統計分析的結果。那時候，我覺得行銷也可以是門科學，需要清楚的邏輯思考。

**我以為CRM****上身，從此就天下太平，可以躺著作行銷，原來是我太傻，太天真！

經過這些年網路與科技的演進，光是掌握了顧客的消費記錄與動態還不夠**，他們還會上網，一天到晚掛在社群媒體上對品牌說三道四，偶爾用手機Check in到你店裡一遊，或是拍部影片，在YouTube上Kuso你的品牌…。這些不全然是壞事，如果你有本事，是可以從這些訊息挖掘出下一波趨勢的。只是，面對這些來自四面八方，又快、又多、又雜的資料，誰有那個腦袋可以處理啊！？

**謎之音：Big Data****海量資料，要來解救眾生！

**什麼？！我連CRM這頭怪獸的毛都還沒理順，現在又跑出了一個新物種，而且還自稱自己“很大”！（我們只好拿出『你很大，我不怕』來面對）

Big Data 海量資料是什麼？在維基百科上，她是這樣解釋的：
巨量資料(big data)，或稱大數據、海量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過目前主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。大數據的4V特點：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

以上全文照抄，一字不改，連標點符號都沒動。如果你跟我一樣，每個字都認識，但還是看的一頭霧水的話，別擔心，雲端時代的殺手級應用，Big Data海量資料分析這本書，花了很多力氣告訴你，**Big Data****到底能幹嘛。她用大、快、雜、疑來解釋上面的四個V****，還滿好懂的，還有許多案例跟行業可能的應用。

**我不確定Big Data會不會是未來所有行銷的答案，還是只是來亂的，就像小時候看『回到未來』這部電影所描述的美好世界，讓我天真的以為到了21世紀的今天，車子都用飛的，油是不用加的，槍是不裝子彈的。但，現實是…，你知道的。

這些多年的行銷工作，再加上科技、網路、資料分析的加入後，我比較肯定的是，**行銷越來越是門藝術的科學，因為，光有數據是給不了你做法，你還必須有對的策略跟好的創意；而沒有數據支持的創意，就只剩下氣壯，但理不直了。

**資料來源：米卡的行銷放肆
文章出處：http://www.jabamay.com/2013/03/blog-post.html

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。