【Meet創業之星】 提供買賣雙方溝通交易的預售平台-BABEL市集
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2013.05.27 | 創業

從1989年就進入實體出版業的邱俊龍,至2002年跨入虛擬事業,接任博客來網路書店總編輯一職,10多年下來,在虛實之間看到了出版業的其他可能性,於是提出「構想預測機制」,並進一步將想法搬到虛擬平台上,遂而在2012年10月成立 BABEL市集 。此平台的建立,除了強化出版作者本身的個人品牌與社群的連結,更提供作者與讀者能直接溝通未出版前的作品,讓書籍尚未正式出版就先引燃話題。

邱俊龍表示,出版業最大的困境在於不確定因素太多,「在當時,台灣的出版書籍將近4萬多種,台灣市場太小、出版的書太多,到底出版什麼書會賣?成了大多出版業者的疑問。」出書的不確定性造成出版社和編輯人的不安,容易誤判書籍賣出的成績好壞,難以掌控實際的成交量。直到後來他進入網路業,發現在網路上溝通不僅有效降低成本,也能預先了解目標族群的想法。

邱俊龍表示,早在博客來時,就曾作過一檔有別於以往新書宣傳的活動,作法是先在網站刊登新書預告。這則為迎接當年兄弟象奪冠而策劃的圖文書《黃潮再見-職棒13年兄弟封王全記錄》,意外的是,在當時為實驗構想的作法,一刊出就引起象迷們的熱情迴響,並足以支撐一本書的出版,在在驗證此策略的可行性,後來也擴大成為 BABEL市集 核心的商業模式。

BABEL市集 利用網路的特性,讓作者或出版業者在平台上販售自己的作品,並稱之為職人(職業出版人),職人直接與消費者做事前溝通,也就是說,作品還沒正式出版前,雙方就可先在線上進行交易和預售,如果在三個月內預售結果不甚理想,則取消出版計畫。如此一來,省去了中間通路、經銷商等層層管道,除了能夠集中利潤回饋到作者身上、鼓勵作者做更多創新,與讀者間的互動也能降低市場的不確定性。

目前在 BABEL市集 上共有5位職人,讀者皆可從職人專頁瀏覽其過去的作品。在每本書籍簡介頁面,播放著由職人介紹、朗讀這本書的內容,藉由聲音帶入情境,讓讀者更直接了解作者的創作理念。會有這樣的創意發想,源於邱俊龍深信:「品牌是由人建立的,介紹商品的價值所在,沒有人比得過生產者本身。」

BABEL市集與以往所見募資平台不同的是,較著重在人與人之間的溝通,讓每一位作者的特色都能藉由平台顯現,希望讀者進來網站不是找商品,而是找「人」。邱俊龍說:「出版者和讀者之間透過網路,能隨時保持對話的溫度,一點一滴積累下來,會形成一個長期的正向循環。」

從今年6月開始,每週六晚上 BABEL市集 會在 茉莉書店 舉辦一場 我有一份目錄 實體講座活動,分別由4位職人提出構想,介紹還未上市的書籍內容,現場直接與讀者討論、溝通,讓讀者一同參與一本書的完成,增添書籍的人味與溫度。

左至右為拓連總經理邱光宗、總經理邱俊龍、拓連資深專案經理劉德華。(攝影/侯俊偉)

Q1. BABEL **** 當市場上同質性的商品越來越多,就會演變為惡性削價的競爭,如果銷售方式不改變,是無法取得任何創新,因為創新有風險,創新不可能發生在消費端,更不可能發生在通路端,因此採取預購機制,讓生產者直接與消費端溝通,並取得既得利益藉此鼓勵創新。

Q2. **** BABEL市集的價值建立在「個人」「創新」與「社群」三個元素上,將持續開發不同的服務,務求讓每一位開發商品的職人顯化其特色與溫度,促進與強化不同職人、商品、類型、興趣與議題之間的連結,凝聚並擴大其社群。

團隊 Team 5人

公司服務 Project 「BABEL市集」想成為一個利用既有市集交易模式,但更進一步讓生產者與消費者能溝通未生產前的事物,進而讓生產者與消費者都有所選擇的「下一個市集(next Marketplace)。

成立時間 Founded Time 2012年10月

主要用戶 user 有特定個人偏好,對產品生產過程與其價值有興趣的利基型消費者

商業模式 Business Model 書籍價格由市場機制上的反應讓作者自定,而平台則是從每筆交易數中抽成10%,作為營運費用。

網址 **** [http://ibabel.tw/

](http://ibabel.tw/)

2013* **** 創業小聚暨AAMA* **** ** 台北搖籃計畫年會】 時間:6月26日(週三) 9:30-17:30 地點:台大醫院國際會議中心R201,台北市徐州路2號2樓 講者陣容:英國貿易投資署產業顧問Tony Hughes、UC優視董事長兼首席執行官俞永福、凱鈿行動科技行銷副總經理王為中、雷亞遊戲共同創辦人張世群、Adonit共同創辦人Zach Zeliff、POP共同創辦人李紹剛、奇想創造執行長謝榮雅、500 Startups大中華區合夥人馬睿、Cherubic Ventures合夥人Greg Lee、AAMA搖籃計畫北京/上海/台北創業家等。 參加方式: ◎個人/非雜誌訂戶報名,每人 2,000元* **** **** ◎曾參加創業小聚活動/雜誌訂戶/兩人以上團體報名,享8折優惠,每人 1,600元* **** **** ◎學生持身分證明,兩人同行享報名優待 2,000元* **** **** ※上述報名費均含當日午餐,並贈送半年期《數位時代雜誌》 活動詳情: www.bnext.com.tw/edm/meet/30/

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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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