5大與時俱進的商業模式，幫助企業維持高獲利|數位時代 BusinessNext

在現今瞬息萬變的世代，高獲利及高速拓展市佔率的時代已不復存在。大多數的企業必須面臨：層出不窮的新競爭者、持續要求創新的顧客、年初的計畫鮮少能撐到年尾的。與時俱進的商業模式是企業維持獲利性的王道。你的商業模式是否還能滿足現今的市場需求？以下是5個不可忽視，對商業模式的發展影響重大的趨勢。

1. 從「所有權」到「使用權」
商品的「所有權」已不再是消費者最重視的，「共享經濟」的概念普及已逐漸被社會大眾接受。我們使用Spotify聽音樂，用Netflix看電影(訂閱模式)，透過Car2Go讓汽車共享，經由Airbnb達到住宿共享。我們會看到更多這樣的商業模式應用在其它產業。設想如果顧客只想要使用你的產品卻不想實際擁有呢？

2. 3D印刷：新工業革命
3D 印刷技術日益成熟且發展迅速。如同Chris Anderson在《自造者時代：啟動人人製造的第三次工業革命》一書中提及，在未來數年內會有越來越多的人能為自己量身訂做自己的產品。人人都是自造者。當你的顧客可以印出『你的』甚至『他們自己的』產品的時候，這會為你的商業模式帶來什麼樣的影響?

3. 擁有新創事業的思維(或與新創事業合作)
創新的構想通常並非來自大型企業，而是新創事業者。他們思維靈活且可以看到更多機會。當投資者不斷尋找最佳創意時，這對既有的企業體系會帶來麼影響？你不需要樣樣都自己來，跟他們合作吧！哪些新創事業可以為你的企業帶來絕佳的機會？

4. 行動裝置
雖然越來越多人高唱「數位排毒（digital detox）」，智慧型手機的重要性將持續扶搖直上。透過手機來閱讀報章雜誌已是相當普及的行為，在不久的將來運用手機消費，或是其他生活相關的應用將逐一出現(如：手機可當家裡的鑰匙使用，或是獲得醫療諮詢)。企業該如何運用智慧型手機藉以提供顧客在乎的產品或服務？

5 . 商業與設計
企業經營日益複雜。冗長的建議報告不足以幫企業指引一條明路。透過「設計思考」及一些視覺化工具(例如：Business Model Canvas)，可以讓企業(不僅針對管理階層也包含整體組織) 了解複雜的策略問題，不僅提高創新的能力，更提高對創新的承諾。未來設計及企業之間的關係會更密不可分。該如何將設計思考運用在企業組織，使策略規劃及創新變得有趣，提升效率？

出自[方．略．觀點]粉絲頁

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。