Y Combinator 2013夏季Demo Day~值得你關注的8組新創團隊|數位時代 BusinessNext

全球知名育成創投機構Y Combinator日前舉辦了2013夏季成果發表，經由多位創投業者和科技部落格TechCrunch的評選後，從45組新創團隊中，選出8組特別值得注目的團隊。一起來看看它們的特別之處吧！

1. SpoonRocket：美食外送服務

Spoonrocket提供平價、健康且快速的網路美食訂餐服務。每份餐點僅需6美元，並且會在10分鐘內送達消費者手中。由於SpoonRocket的中央廚房每天只會烹調2種不同的餐點，因此在降低成本之餘，也能提供相對平價的餐點給消費者。此外，配送餐點的車輛上也附有保溫工具，不僅能讓消費者吃到熱騰騰的美食，還可節省往返路途。SpoonRocket目前每年預計收益達200美元，每周成長速度更達112%。

2. Panaroma Education：教育調查工具

Panaroma Education的目標是將數據分析帶進全美的毎一所學校，讓學校使用這些資料提升發展水準。Panaroma Education原本只是三位共同創辦人在耶魯大學就讀時所想出的課餘專案，希望能幫助鄰近的學區進行數據分析。而在幾位創辦人從學校畢業後，也將Panaroma的服務範圍更加擴大，營收更超過50萬美元。全美超過3600間學校都是Panaroma的付費客戶。

3. Amulyte：銀髮族監護警示器

看準了美國社會的高齡化現象，Amulyte所推出的產品是小型銀髮族專用監護警示器。Amulyte配有蜂巢網路、GPS、WiFi及加速感應器，在長輩不小心摔倒時可以馬上發出警報。產品售價為149美元，使用者每月另須付29美元的服務費用。

4. Buttercoin：比特幣匯款工具

Buttercoin希望以比特幣改變網路國際匯款高手續費的現況，並且提供高效率、低價且合法的服務。Buttercoin的匯款速度比其他廠商快20萬倍，且不須負擔轉帳手續費，只有在將比特幣兌換為其他貨幣時需要收取費用。

5. True Link：年長者專屬信用卡服務

True Link提供的是針對年長者的信用卡服務。使用方式雖然和一般信用卡差不多，但增加了防詐欺監控系統，避免長輩在不知情的狀況下誤刷。

6. EasyPost：簡便運送服務

對企業來說，要馬上了解UPS、USPS、FedEx的服務費用並不是那麼容易。EasyPost透過API，讓企業可以用最有效率的方式找到適合的運送費用和追蹤運送情況，讓運送貨物變得更簡單且方便。EasyPost每月成長率為179%，目前已處理過70000件案件，並且從SV Angel等投資者處得到85萬美元資金。

7. Standard Treasury：提供給商業銀行的API

Standard Treasury為商業銀行提供標準化的API，讓轉帳更為方便。目前Standard Treasury正和16家銀行協商，其中包括了全美前五大銀行中的三家。這些合約價值200萬美元到1500萬美元不等。

8. 7 Cups of Tea：傾聽服務平台

生活中總是會碰上不如意的事，遇上這種狀況，我們往往會向家人朋友傾訴，或找專業心理諮商，但這兩者都各有其缺點。八周前正式上線的7 Cups of Tea提供的是傾聽服務，讓需要傾訴心聲的人可以透過這個平台，以匿名方式向聆聽者訴說自己的煩惱。7 Cups of Tea則從中抽取服務費用。目前平台上有160個活躍的「聆聽者」，每周進行的案件超過1800件。

資料來源：TechCrunch

【第32場創業小聚】
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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。