[專訪] Yahoo全球產品管理資深總監迪迦度：挖人才，也要養人才！|數位時代 BusinessNext

雅虎在梅爾入主之後，積極收購新創公司，目前數量已達40家之多，對雅虎而言，除了加速產品業務的開發，雅虎也不諱言，就是希望藉由購併取得關鍵人才。不過，購併這件事往往可遇不可求，因此梅爾將過去在Google時推動的助理產品經理(Associate Product Manager)人才培訓的模式，也帶入雅虎，並交由原為Google產品經理，後被梅爾邀請加入Google擔任雅虎全球產品管理資深總監的迪迦度(Fernando Delgado)，出任雅虎APM的共同創辦人，這個計劃於去年7月中展開，主要是招募大學畢業生，通過培訓計劃，使其成為雅虎未來產品的核心成員。雅虎APM計劃如何執行？達到何種成效？以下是迪迦度訪問整理：

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Q：可否簡介一下APM計劃的內容。
A：有好的人才，才有好的產品，但在矽谷，好的人才不是那麼容易找到，所以我們推出這樣的計劃，重點栽培我們覺得有潛力的人才，第一年推出時，總共有3000人來申請，但最後我們只選了11個人，挑選的標準主要有三個，一是必須能夠掌握科技或工程相關背景，第二，這些人要有清楚的邏輯，可以掌握產品的開發流程，最後則是要有好的溝通能力及熱情，所以我們不是選擇最完美的人，而是經過磨練，他的潛力有更好的發揮。

Q：主要培訓的重點有哪些？
A：我們將人才分為四個領域，包括產品、設計、工程及行銷，我們不只讓他們參與具挑戰性的產品開發計劃，同時我們也會安排不同部門的資深同事擔任導師，讓他們學習如何進行時間管理、目標設定等職場能力，另外，我們也希望他們走出矽谷舒適圈到外面看看，像是戶外爬高山等等。我們去年底就帶著第一批的學員進行了一趟為期兩周的亞洲之旅，我們去了中國、東京，也到了台北，來台北時，登上了101，在東京則是體驗壽司製作。藉著不同文化的交流，讓他們感受到消費者不同的生活情境。比如目前有14種語系版本的Aviate，就是透過交流激盪的方式，讓產品更好。目前APM計劃雖然也有亞裔學生，但只在美國推動，我們也期待有機會推展至亞洲地區。

Q：不只是雅虎，矽谷不少公司也有類似的培訓計劃，雅虎有哪些優勢可以吸引優秀人才的加入？
A：多數的培訓計劃，還是將人放在業務的外圍，但我們直接讓他們可以參與核心產品的開發，像是行動氣象、搜尋、廣告平台等等，加上這整個計劃非常新，對他們而言，不只是融入雅虎、找到舞台，同時他們的經驗，也會改變雅虎思考及做事的方式。

Q：APM的學員很多都是數位原住民，他們的行為，帶給雅虎哪些新的啟發？
A：這個世代可以說是一個訊息(message)世代，他們走到哪溝通分享到哪，所以從他們的互動中，的確讓我們有機會用不同的眼光去思考行動這件事。

Q：跟著梅爾從Google到雅虎，你自己怎麼看這兩年的改變？
A：梅爾加入雅虎之後，她的一些作法的確讓一些人不滿或質疑，但她也必須這麼做，像是她在公司提供免費餐點，是為了讓大家不要浪費時間，可以更聚焦在工作，或是將黑莓機換掉，也是為了讓大家感受行動時代的變化，對雅虎而言，我們有好的用戶基礎，要重新找回過去曾有的光榮感，態度上必須更樂觀積極，這也是為什麼我們積極購併人才，就是希望不同的人加入，帶來新的活力，40多個新創團隊進來後，大家就可以從不同的專業，去討論產品的各種可能性，這點讓許多人都感到相當的興奮。讓整個團隊向前走，是組織最不容易做到的事，三年前的雅虎，可能無法做到這些事，但現在我們做到了！

迪迦度出生於委內瑞拉首都卡拉卡斯，並於密西根大學安娜堡校區取得資訊工程與數學學士學位。現任Yahoo全球產品管理資深總監，目前帶領Yahoo核心行動應用服務的開發，像是Yahoo News Digest以及Yahoo電子信箱等，推動Yahoo行動服務的成長，並成為Yahoo Associate Program (APM)的共同創辦人。任職Yahoo前，曾在Google服務長達五年，擔任產品經理一職，負責Google搜尋引擎、地圖、語音搜尋、Android與Google+在地服務等。

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。