Google＋eBay 就是雅虎中國|數位時代 BusinessNext

據阿里巴巴CEO馬雲介紹，雅虎美國總部已經成立了一個全部由頂尖華人工程師組成的技術團隊，支援中國的雅虎搜尋。他說，阿里巴巴可以借助雅虎全球的技術實力。根據先前「雅巴」收購協議，雅虎創新技術將由阿里巴巴無條件免費使用，而雅虎在美國僅搜尋部門的研發人員就達千人，每年在研發上的投入超過十億美元。按照阿里巴巴的規劃，雅虎中國將購買五千台伺服器。阿里巴巴首席技術官吳炯介紹，目前已經有二千台伺服器放在中國，以縮短用戶搜尋時間，抓取更多中文網站。前雅虎中國總裁周鴻禕去年在任期間，雅虎中國實施專注搜尋戰略，首次達到獲利，單是收費搜尋業務就達到五億元人民幣。據艾瑞(iResearch)市場諮詢去年的統計報告顯示，去年中國搜尋營收的排名中，雅虎占第一、百度第二、Google第三。

雅虎不會放棄入口網站

七年前，雅虎剛到中國時，其定位正是搜尋，但後來轉向入口網站，在中國轉了一個圈，雅虎又回到了起點。記者也發現，雅虎中國新的首頁與原首頁大異其趣：新首頁以搜尋框為主體，沒有原來的分類欄目與滾動新聞。「再也不像一個門戶網站，而像Google、百度等搜尋網站的首頁，」一業內人士脫口而出。
雅虎此舉被視為放棄門戶戰略，即放棄與新浪、搜狐等中文門戶的正面競爭，以便專注於與百度、Google等公司競爭。馬雲認為，雅虎絕對不會放棄入口網站，而且將定位於財經、娛樂、體育內容為主，企圖吸引更多高階白領，因為這類網民恰巧是廣告客戶的最愛，這對雅虎中國門戶方面的收益將大有裨益。
為配合專注娛樂、財經、體育新聞的戰略，雅虎中國網站在欄目設置上進行了瘦身，馬雲承認，某些欄目要被撤併。業界傳言稱，那些被撤併欄目的員工將被迫離開雅虎。馬雲對此否認，「那些部門員工轉入了新的部門，並沒有離開阿里巴巴體系(包括阿里巴巴、淘寶、支付寶、雅虎中國、一拍網)。」
被問及阿里巴巴今後是什麼模式？馬雲說：「Google＋eBay模式。」阿里巴巴內部調查發現，eBay在美國愈來愈發現自己處於一種尷尬境地。eBay的賣家很多，但錢都花哪兒去了呢？結果發現錢都投到Google上去了，這些企業不僅將廣告投到Google上，還將店也開到Google上去了。用Google一搜，全是eBay賣家們開的店。

提供完整電子商務服務

Google式的電子商務在中國還沒有出現，但三年後、五年後肯定會出現。「儘管阿里巴巴也不知道哪種模式會勝出，但阿里巴巴兩種都做，誰勝了阿里巴巴都有戲。」馬雲自信地認為，阿里巴巴的個優勢就是，B2B業務也完全能夠融入到Google＋eBay的模式之中。「阿里巴巴上有供應商，淘寶上的賣家可以到阿里巴巴上進貨。因為電子商務服務阿里巴巴幾乎都有了，不論是B2B、B2C、搜尋引擎，甚至可以推出多種電子商務服務的套餐，其他對手則無法做到。」

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。