貝佐斯、馬雲的究極管理學──打造地表最重視顧客的企業
貝佐斯、馬雲的究極管理學──打造地表最重視顧客的企業

傑夫‧貝佐斯(Jeff Bezos),亞馬遜(amazon.com)創辦人,一位早慧聰明、求學過程中多以第一名畢業的「天才」;馬雲(Jack Ma),阿里巴巴集團創辦人,一位大學考三次才考上、數學曾經只考1分的「地才」。

他們同樣生於1964年,不約而同地都在30歲前後,決定走自己的路——創業,就此改變傳統的商業模式,衝擊無數人的購買行為,而且,影響範圍還在持續擴大中。

如果說,網際網路是人們未來生活的主戰場和商家必爭之地,你一定要認識這兩位偏執又熱情的網路巨擘。

傑夫‧貝佐斯(Jeff Bezos)是顧客最愛的創新者、零售業最恨的對手。

他徹底破壞了傳統零售業的交易方式,從離開華爾街第一次創業,以便宜、方便、選擇多的商業模式,只用18年就建立地表最大、史上最強的網路零售王國。

然而,他幾乎已經成為許多行業的頭號敵人,從書店、出版業、零售業、3C產業到媒體業,都恨他入骨,深怕自己是下一個因為亞馬遜而消失的行業。

馬雲是農民致富、年輕人成功的推手,也是以網路思維改變社會的革命者。

憑藉著永不放棄的堅持,歷經三次創業,從B2B、C2C再到B2C,建立起龐大的電子商務生態系統(ecosystem,產業鏈)、提倡以大數據(Big Data)提升服務。後天的努力讓他成為首位登上《富比士》(Forbes)雜誌封面的中國大陸企業家,他也是比爾‧蓋茲(Bill Gates)退休受訪時,口中的「下一個比爾蓋茲」。

西方電商鬼才貝佐斯

男人坐在副駕駛座,女人開著男人回老家向繼父借來雪佛蘭開拓者(Chevrolet Trailblazer),一路從德州往西北疾駛。

這個男人是貝佐斯,女人是他的妻子麥肯錫‧塔朵‧貝佐斯(MacKenzie Tuttle Bezos)。在30歲那年,他放棄華爾街優渥的待遇與副總裁的頭銜,決定走自己的路,夫妻二人落腳在華盛頓州,最後在租來房子的車庫中創業,以Cadabra.com為名,就是日後的amazon.com。

從創業至今,近20年的時間裡,亞馬遜從網路書店到無所不賣,從電子商務到跨足雲端服務,貝佐斯希望以價格低、最方便、選擇多的訴求,打造一家地球上最重視顧客的公司(Earth’s most customer-centric company)。

貝佐斯有著高亢連發的特殊笑聲,很像是汽車防盜器響起時的高分貝噪音。孩提時期,同母異父的弟弟馬克(Mark Bezos)和妹妹克莉絲提娜(Christina Bezos),總是不敢和貝佐斯一起去圖書館或看電影,深怕一個不小心,貝佐斯的笑聲就引起眾人側目。不過也因為笑聲,貝佐斯吸引當時同在德劭基金(D. E. Shaw & Company)工作、日後成為他妻子的麥肯錫‧塔朵,和他一起從紐約、德州一路西進開啟創業之路。

儘管笑聲讓人繃緊神經,貝佐斯卻很愛笑,更可怕的是,藏在他笑聲背後的,常常是讓人摸不清、猜不透的想法。他像是具有「現實扭曲力場」(reality distortion field,具有洗腦般的說服力)的教父,時時發出「順我者生、逆我者亡」的暗示。

從亞馬遜愈來愈接近無所不賣的網路商店(everything store)、購併企業清單愈來愈長、跨足的行業愈來愈廣,加上貝佐斯以私人資金挹注的事業從飛天到遁地,他的野心與企圖,讓人不得不高度期待,他終將再度改變世界。

東方創業教父馬雲

一個顴骨極高的瘦削男子,走上舞台的那一刻,銳利眼神震懾了所有觀眾;一開口,旋即以流利的口條收服人心,彷彿布道大會中的宗教領袖。

他是自稱「男人的外貌和智慧成反比」的馬雲。35歲那年,馬雲在杭州公寓中帶著其他17位夥伴創立阿里巴巴網站(alibaba.com)的那天,牆壁突然滲水,馬雲出門帶回一些舊報紙,和同事們一起將滲水的地方遮住,還是照樣工作。

講話帶著杭州口音、曾經把雛形說成「雌」形的馬雲,年少時數學曾經只考1分,由於長相特殊,《富比士》(Forbes)形容他「凸出的顴骨、凌亂的頭髮,淘氣地露齒而笑,擁有一付5英呎多100磅重的頑童模樣。這個長相怪異的人,有著和拿破崙一般的身材,同時,也有和拿破崙一樣的遠大志向!」雖然評語看似犀利,卻是《富比士》第一次選用中國大陸企業家為封面人物的對象。

馬雲的成功,關鍵在於以網路思維建構產業生態系統,以「讓利與人」的原則,先幫客戶賺錢,讓年輕人憑藉在淘寶網開店而創業致富,並且創造中國大陸的農村就業機會,成為社會改革的力量。

阿里巴巴成立僅僅三年就已獲利,馬雲領導的電商帝國年成交總額(GMV,Gross Merchandise Volume),已經大於eBay和亞馬遜的總和。而今,他將帶領阿里巴巴從IT(Information Technology,資訊科技)走向DT(Data Technology,資料科學)持續轉型。讓人們的未來生活更好。

1994年,網路趨勢專家凱文‧凱利(Kevin Kelly)曾經預測,當網路連結每一部電腦並且出現網路商務平台時,就會徹底改變傳統的商業行為和我們的生活與做生意的方式。而亞馬遜、阿里巴巴經過多年的耕耘,已經實現當年凱利的預言。

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出自經理人,更多精采內容,請見《經理人月刊》113期(2014年4月號)

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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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