打這場硬仗，你必須搞定的5件事|數位時代 BusinessNext

[2014年10月號雜誌精選]

群眾募資平台在這股創業新浪潮中，扮演了重要的推手角色，但群眾募資平台Kickstarter日前根據美國聯邦貿易委員會（FTC）最新規定，零售店必須在規定的發貨日起30天內，將貨物送抵消費者手中，更新了使用者使用條款，降低專案跳票的情況。很多在群眾募資平台上不斷跳票出貨的產品，多半是低估了硬體的難度，初期設計不周延，導致製程出狀況、良率太低。

「硬體開發的創業，比App創業還要困難很多！」開發穿戴裝置的新創團隊Rooti共同創辦人莊舒蓁道出所有硬體創業團隊共同的心聲。不同於軟體創業有想法就去做，想要硬體創業的人，你必須搞定這五件事。

資金

App創業通常是產品開發完，就跟蘋果購買1年99美元的上架費，但硬體前期必須背負的成本高出許多。例如開模費用可能就需要投入數十萬甚至百萬元，一旦進入量產階段，又得付款給材料商、組裝廠，不但考驗著創業者資金調度的能力，費用總額更高。據了解，曾有台灣新創團隊找中國的中型代工廠生產產品，開價高達200萬人民幣。

供應鏈夥伴

硬體生產是一長串的過程，買材料，就有供應商的問題，而且供應商供料得事先規劃，很難臨時供應。像是HTC這樣大的廠商，當初在推出蝴蝶機時，一樣會面臨面板供應不及的問題。此外，還必須比較各家的產品品質、成本高低、產能等問題。更大的挑戰則在於，新創團隊的訂單小，往往會影響供應商的合作意願，「有些零組件就算你抱著現金去買，廠商也不見得會賣你！」莊舒蓁說得直白，怎麼找到有誠意的供應夥伴，是一大挑戰

良率

良率指的是產線上不良品數占全部生產數的比例，若良率不佳，將導致生產成本墊高。部分新創團隊對實務掌握度較無經驗，可以劃出漂亮的3D設計圖，但實際上機構設計沒做好，對材料的特性也不夠了解，生產時就會跑出許多狀況。有時則是工廠製程的問題，例如技術不到位、管控不佳等，導致量產品質低落。

庫存

做硬體不能接到訂單才去買材料、生產，供應鏈端從訂貨至交貨的時間（Lead Time），至少要12周，如果後續要追加訂單，又要再等3個月，因此第一筆訂單要備多少量，是新創團隊很大的挑戰，否則你的肚子（庫存）就會越來越大。

容易被山寨

硬體團隊常利用群眾募資平台募資或是打知名度，但可能就此讓自己暴露在被山寨的風險中，最經典案例就是小米米鍵與Pressy。而且硬體產品也無法向軟體一樣，可以透過快速改版因應抄襲風險。

》專家建議

博盛智權專利部副理張政偉

好的產品，才有被山寨的價值。以Pressy為例，「免解鎖，按一下即可啟動相應程式」的良好使用者體驗，讓山寨的情況無可避免。雖說Pressy有申請專利，但專利也得要核准才能主張，以發明專利約兩年半的核准時間來看，似乎緩不濟急。或是可搭配審查時間較快的新型專利（台灣、中國兩地皆有），做「一案兩請」（即發明與新型同時申請）的策略布局。另外，新創團隊基於成本考量，往往只考慮就單一市場（如Pressy首重美國市場）做專利申請，但假設Pressy有意進軍中國市場，可利用「國際優先權」制度，在美國申請後1年內，於中國亦提出專利申請，如此才有排除山寨產品的機會。

Qblink總經理陳紹俊

除非團隊過去有豐富的硬體設計及生產經驗，否則要有繳學費的準備。在資源有限下，必須先從最小可行產品的實現（Minimum Viable Product）出發，夢想很大，但無法量產就無用。在產品真正為市場所接受前，千萬不要為了壓低成本備了大量庫存，初期要有少賺或不賺的心理準備，收到消費者的反饋進行改版時，庫存才不會成為負擔。即便是在生產工廠打包票的情況下，還是要找到第三方資深人士做顧問，試產過關但無法量產的狀況還是有可能發生的。

Rooti團隊

生產部分，由於新創公司產品常見設計變更次數較多，要找配合意願高的代工廠。不需迷信大廠，門當戶對在所難免。庫存和公司命脈的現金流量息息相關，新創公司求生存為第一要務，保守為上。從產品設計就要把供應鏈考慮在內，盡量使用代工廠其他進行中專案的共用料，或業界使用量大的料。特殊供料越少，備料時間就越短，錯估形勢時也較容易出脫。

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（圖說：硬體開發的創業有許多眉眉角角，其中慎選供應鏈夥伴就是一大挑戰。圖片來源：林衍億攝）

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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。