[Meet創業之星] Qlync雲端穿牆服務，一組帳密串連IaaS與SaaS|數位時代 BusinessNext

一組帳密，打通所有雲端裝置

好用說起來簡單，做起來卻不容易。為了簡化使用流程，Qlync以一組帳號密碼將所有雲端服務串連起來，從物聯網裝置到多媒體內容檔案，全部都可以用Qlync的iSAT（Smart Access Technology）系統在電腦或智慧型手機上做管理。

舉例來說，Qlync的平台已與國內一家監控攝影機廠商整合，當使用者在賣場將攝影機買回家後，先插上電源和連上網路，接著打開瀏覽器登入iSAT平台申請帳號密碼，最後輸入與攝影機綁定的啟動碼，一切大功告成，你就可以在電腦和行動裝置上遙控或讀取該台攝影機，若你擁有十台攝影機，那麼你在iSAT平台上一次就可以管理十台，分享影像、錄影、快轉倒帶…通通都可以在平台上完成。

但這只是Qlync的雲端平台所能提供的眾多應用之一而已，火紅許久的智慧家庭是Qlync的另一個用途。例如與偵測器（sensor）結合後，使用者可遠距開門，不在家時可與門口訪客視訊，甚至可以做到當窗戶玻璃被擊破時，手機會通知使用者，及早阻止小偷破窗闖空門。這些應用不是白日夢，而是Qlync與一家大陸建商正在著手進行中的真實案例。

讓你變得跟Google一樣富有

王廷元表示，Qlync將自己定位成介於基礎建設營運商（IaaS）與終端服務廠商（SaaS）之間的雲端平台服務商。Qlync藉由替下游廠商做軟硬整合，一方面借重終端廠商的通路，另一方面也幫終端市場業者提升硬體銷售量和使用者數量。

王廷元以兩句話來形容Qlync與客戶之間的關係：「雲端穿牆平台的服務者，讓你變得跟Google一樣富有。」後面那句話雖然以玩笑成分居多，但也生動說明了Qlync希望在產業鏈中扮演魚幫水，水幫魚的角色，當Qlync的客戶規模越大，Qlync的規模自然也會隨之擴大。

（圖說：Qlnyc創立團隊姚立偉、王廷元和陳俊達（由左至右）。圖片來源：賀大新攝。）

創業是條不歸路

看似自信滿滿的王廷元，其實經歷過多次創業挫折，當初念博士班念一半決定出來創業，花了五年時間做數位音訊廣播，最後卻以失敗告終，最後還憂鬱了半年，才走出創業失敗的陰影。之後又陸續做了網路安全防火牆和八竿子與科技業打不著關係的國外登山用品平行輸入。

雖然創業過程不盡人意，但王廷元說：「我在每個階段都學到不同的東西，雖然失敗，但經驗值破表。」例如從第一家公司中學到了通路和行銷的重要性、從代購事業學到了客戶服務至上…，而Qlync正是王廷元集八年創業經驗而生的心血結晶，雖然失敗經驗不少，但王廷元還是勇敢創業，因為「創業是條不歸路，創業就不想回去了。」

【創業教我的事】
不管公司成敗，經驗一定會成長，經驗會跟著你一輩子

Q1. 請簡述貴公司的服務內容？
雲端穿牆服務的提供者，但更重視服務，提供total solution.

Q2. 目前該服務的獲利模式為何？
第一塊是買賣，安裝費、年約、維護費、授權費。第二塊是策略合作，跟客戶簽約決定拆帳，例如一開始免費授權，後期逐步收費。

Q3. 創業，教會了你哪些事？簡單分享創業至今以來的心得感想？
出來第一個工作就是創業，然後不順利，這樣對人生會很兩極化，如果你沒辦法從失敗中走出來，會影響你一輩子，我也是花了半年教育自己才走出來。無論成敗，參與創業過程的經驗是一輩子的。

團隊人數：25人

成立時間：2011年6月

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。