App原型開發工具，勇闖矽谷圓夢(一)|數位時代 BusinessNext

僅推出四個多月的App****「POP****」，憑著簡單概念，大幅縮短開發App****原型的時間，意外造就令許多開發者稱羨的爆紅際遇，也讓團隊決定勇敢前往矽谷闖蕩。

什麼樣的App在推出第一周，註冊人數就突破萬人，還先後獲得國內外百家媒體報導，就連開發網路應用工具的知名公司37 Signals，其共同創辦人弗瑞德（Jason Fried）也來信讚賞？這是推出僅四個多月的App「POP」所創下的驚人成績。

源自「Prototyping on Paper」縮寫的POP，正是幫助開發者設計App原型的工具。當開發者在紙上畫好App架構草圖後，只要用手機將草圖拍照存檔，再透過「連結」（link to）的功能，將一張張草圖串聯起來，就能直接在手機螢幕上展示原型實際運作的樣子，大幅縮短開發時程。

POP出自三位七年級生──林坤佑、林長逸、李紹剛之手，三人雖來自不同背景，卻因為懷抱著創業夢，而有著相似經歷，「我們有豐富的失敗經驗！」李紹剛笑著說。不管是為了創業自學寫程式、開發自己的作品卻無功而返、接案維持生計，或是曾待過幾家小有名氣的網路公司又離開，儘管過程跌跌撞撞，但三人還是夢想有天能做出屬於自己的產品。

最初提出POP概念的是林坤佑。本身就是App開發者的他發現，現有原型工具大多是列出眾多預設元件，讓開發者組成類似架構。但預設元件雖然豐富，卻總有無法被滿足的需求存在，「就算他有一千個假設，也會出現一千零一個需求是他沒有的。」加上功能複雜拉長學習曲線，元件既定樣式又不易更改，因而萌生創業靈感。

於是他找來以前在街旁的前同事李紹剛，以及在開發者社群認識的林長逸，在去年5月成立公司，以「手畫、拍照、連結」的簡單方式，讓開發者在數分鐘內，就能完成一個App原型。

看似簡單的想法，團隊卻花了七個月的開發時間，原來如何在小小的手機螢幕上，將草圖流暢地連結，正是關鍵。「POP第一版光是五張圖要連成一個App，就花了30分鐘，」林長逸回憶。加上這個概念先前沒人做過，沒有參考範本，從拍照到頁面呈現方式都得自己設計，直到去年11月才正式上線。沒想到這個「簡單到不能再簡單」的概念，竟一舉爆紅。

爆紅的起點，來自知名育成公司Y Combinator成立的重量級推文網站Hacker News****。在POP上線第三天，一位英國設計師主動把POP推到網站上，簡單概念立刻引來大批網友按讚，幾小時內文章就衝到第一名。Hacker News聚集了大批關注科技話題的人，被推到第一名等於打開了世界知名度，「那一個晚上從Hacker News來的流量，就吃掉了伺服器每月額度的七成！」林坤佑形容。

更不可思議的事還在後頭。隔天當林坤佑醒來，發現信箱裡躺著好幾封使用者寄來的信，仔細一看竟然有許多是國外業界名人，弗瑞德正是其中之一。從那之後，POP漸漸闖出知名度，先後獲得國內外百家媒體報導，註冊人數也直線上升到5萬人。

資料來源《數位時代No.227》

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。