【Meet創業之星】 DingTaxi－提供全球華人在地包車遊覽服務|數位時代 BusinessNext

隨著選擇自由行的旅客人數越來越多，行程規劃服務便是眾多新創團隊發揮的項目之一。曾氏兄弟於2011年創辦iBeengo，最初願景是為了協助人們解決繁瑣的規劃過程，提供「食、住、遊、購、玩、行」等多樣服務，提供人們輕鬆地完成一趟夢想旅程。之後團隊歷經了幾次轉折，決定鎖定在「行」的領域，並在今年年初推出 DingTaxi線上包車平台。

iBeengo的名字發想，就是結合英文的「GO」和「BEEN」，意味著「我去過那」、「一起去吧！」等涵義。弟弟曾彥豪從5歲就出國旅行，22歲就已經去過了23個國家；而哥哥曾亭瑞則是居住過台灣、日本、印度、加拿大等4個風俗民情截然不同的國家。

兄弟兩人熱愛旅遊，所創立的服務皆與之有關。曾推出iBeengo線上行程規劃平台，開放網友分享旅遊行程，進而推薦給其他人作為規劃時的靈感來源。接著，曾彥豪因為去歐洲留學時，參加了當地的walking tour（徒步旅行），激發他有意在異地推廣台灣旅遊的想法。

於是曾彥豪開始在2013年10月舉辦實體活動，接待各國青年參訪團到台灣旅遊。「當時本來想藉由實體活動來推廣網站，增加iBeengo的網站流量，」但出乎意料地，線下實體活動反而大受歡迎。團隊因此成立 iBeengo國際青年文化交流協會，讓海內外青年能更深度的認識台灣，體驗在地旅遊。

iBeengo知名度漸漸打開，這股觀光風吹到了中國。團隊表示，「陸續接到大陸自由行的旅客，委託我們安排旅遊規劃。」iBeengo團隊從設計行程、代訂票務、交通住宿，到自己親自帶團，為的是「想帶給出門在外的旅客，免去支付旅行社的高價費用，透過在地人的帶領，讓旅客玩到與跟團不一樣的旅遊內容。」曾彥豪說。

雖然私人帶團的模式讓團隊一度有明顯獲利，但因參訪行程屬於高度客製且精緻的服務，加上消費者一年出國旅遊的次數有限。在服務無法規模化的情形下，團隊發現台灣尚未有包車接送的代訂平台，「而這是有機會的市場缺口，」曾彥豪說。因而團隊鎖定在「行」的服務，創立「DingTaxi線上訂車平台」，專注在提供機場接送，包車導覽等。

「台灣交通其實很方便，只要我們安排好行程，就可以由受過專業訓練的司機帶領，」曾亭瑞說。iBeengo團隊與持有證照的車隊簽約合作，每位司機皆受過專業的導遊訓練，熟悉在地景點。無論是自由行的旅客、家庭出遊、或是出差洽公、接待客戶的商務人士，都可以免去人生地不熟的交通困擾及語言障礙。

而團隊未來也計畫朝海外發展，他舉例，「例如在日本旅遊的華人，只要上平台填寫資料、描述需求，就可以透過DingTaxi找到共通語言的『在地司機』，帶你玩遍知名景點。」

曾彥豪表示，DingTaxi其實是傳統車隊的行銷平台，透過平台為車隊帶來業務；同時推廣台灣旅遊，把世界各地的人都帶進來台灣，促進消費與觀光，把iBeengo打造為值得信任的台灣品牌。目前團隊已服務超過1千多組旅客。

團隊經歷過3次的大轉折，從線上、線下，最後又回到線上成立平台。「做網站不容易，要找到使用者的痛點，」曾彥豪說。團隊初期開發了iBeengo行程規劃網站，雖然沒有引起很大的市場迴響。但從中學習到很多關於旅遊的產業知識及商業模式，以及如何去快速測試市場，有助於他們累積實力、重新出發。

圖左至右創辦人曾彥豪、曾亭瑞。(攝影/林衍億)

【創業教我的事】創業就是：Life is work and work is life，我們真的很喜歡現在所做的事。

Q1. DingTaxi與前陣子進入台灣市場的Uber不同，他們專注在運輸這件事，而我們強調的是旅遊服務，各自的定位不太一樣。

Q2. 兩位創辦人擁有豐富的國際工作經驗及學歷，以及自從創業2年累積了不少網路行銷及實體旅遊服務的經驗。

團隊：4人

公司服務：鎖定全球熱門地區的華語機場接送與包車服務的網路平台

成立時間：2011年

主要用戶：自由行的家族及商務人士

商業模式：販售機場接送及包車的服務

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。