[創業小聚NO.41]在獨特市場發現意想不到的創意|數位時代 BusinessNext

第41場創業小聚，請來Womany共同創辦人張瑋軒、RE.MU共同創辦人暨首席營運長楊千儀、Voicetube創辦人詹益維、方舟數位創辦人黃智仁、雪爾萊克創辦人鄭翰霖等五組新創團隊，介紹他們的服務。主題分享則邀請微軟創投加速器中國駐企技術官沈強分享，創業團隊如何從「解決使用者問題」的初衷出發，逐步擴大市場，進入跨地區、規模化的服務。

Womany ／共同創辦人張瑋軒

Womany在創業之初，就成立《四個女生的創業日記》（已更名為女人迷創業總部），跟大家分享創業過程中的發現，分享有趣、有用的文章。女人迷的目標是程又青型的女性，希望照顧女性全方位的需求。2013年5月做「臉紅紅女人私密心事」，結合兩性愛情觀點，邀專業醫師和性治療師寫文章，討論區累積超過5萬個討論串。此外，也成立「生理期小紅盒」，65%以上會購買者。

RE.MU ／共同創辦人暨首席營運長楊千儀 Emily

將在六月上線的新服務為Hire me個人造型顧問，楊千儀指出，美國有許多新創公司提供個人造型服務，當你在上傳單品時，也無形中建立自己的衣櫃和檔案，任何人都可以看到你的衣櫃和個人檔案。當你發現一個品味跟你很像的人時，就可以付錢給對方，請對方教你如何穿搭。未來也不排斥開發二手衣交換。商業模式為廣告、導購、在每次Hire me的交易中抽取手續費等。

Voicetube ／創辦人詹益維Richard

不僅加入中英文字幕，提供句子重覆播放功能。只要點擊字幕就可查詢單字，也有真人發音。此外，也讓使用者可以練習口說，檢查自己的發音，還能測試學習效果，網站中的克漏字、單字測驗等，確認自己吸收了多少。目前會員已有13萬人次，影片累積11萬小時，成長40倍。

方舟數位／創辦人黃智仁Santiago

4Gamers是台灣唯一結合線上與實體賽事的電子競技遊戲社群平台，讓賽事能輕易執行及管理，並從中挖掘台灣電競人才，也運用專業賽事直播系統轉播重點賽事，創造玩家更緊密的互動。黃智仁開發出來的電競系統，特點在於克服電競遊戲的賽制和計分問題，也為選手建立生涯記錄，同時也會記錄選手使用的配備，成為全球唯一擁有龐大選手資料庫的平台。商業模式為幫遊戲原廠、設備商舉辦電競比賽。目前並沒有競爭對手，今年將向海外市場推展。

雪爾萊克／創辦人鄭翰霖Shock

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2014年3月，雪爾萊克銷售53家店。也有銀行找他們，想把信用卡紅利點數轉換成一般店家的點數。鄭翰霖說，雪爾萊克提供O2O應用的最後一哩路。預計6月會再佈建150家。

從創業初衷，到規模化服務

微軟創投加速器中國駐企技術官沈強指出，初創企業是一個臨時組織，目的是尋找一個可重複、可模成長，在創業的過程中不可避免的探索商業模式及面對挑戰，經歷了過渡期，再開始考慮現金流收支平衡。

沈強說，「死亡的方法比生存的方法多」。產品和服務發展過程中有三個關鍵因素：

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。