專業,就是用對方聽得懂的話,去告訴他不懂的事情
專業,就是用對方聽得懂的話,去告訴他不懂的事情

很多年前我去了某一間蘋果電腦經銷商做神秘客,很剛好有一對母女來向店員詢問使用上的問題,以下是他們的對話內容:

媽媽:「您好,我的電腦用蘋果系統開機時,聽音樂有聲音,但切換到 Windows時,就沒有聲音了,該怎麼處理?」
店員:「哦~ 因為 Driver 啊!」
媽媽:「那...那該怎麼做呢? (疑惑)」
店員:「很簡單啊,把 Driver install就好了!」
媽媽:「哦哦...」

接著就轉頭準備要離開,我想是因為店員那副「這什麼蠢問題」的態度,讓媽媽覺得自己很像一個笨蛋,所以不想再問下去了,但這時女兒想說這樣問題沒有解決,所以又補了一個問題:

「那我們該怎麼 install呢?」

這個店員更厲害了,他回:

「我們每台Mac都有bundle的system disc,你丟進cd-rom就會auto-run了!」

於是乎,兩個人一起轉頭走掉了 ;

在一旁的我立即了解到,這家經銷商的店員專業能力真是沒話講,但實際上卻無法幫助公司太多,因為專業必需要能變成實際的效益才有用;這位店員的問題是他使用了過多的專有名詞,而這些專有名詞,正是這一次顧客服務過程的隱形殺手。

隔行如隔山,過度的專有名詞使用,常常會嚴重影響工作績效、團隊溝通、顧客服務...許多方面,而這恐怖的炸彈,通常有三個特質:

在出其不意的地方出現

每一個行業總是會有自己的行話,在同一個領域待久了,總是會不自覺自己在使用專有名詞;我曾經聽過一間餐廳的客訴案例,在三位客人都點了促銷的豬排套餐之後,點餐人員就直接用對講機跟廚房說「客人三位都是豬」,聽起來雖然有點好笑又無奈,但這不就是內部用語所害的嗎?

你的理解 ≠ 我的理解

因為每一間公司的營運、組織方式都不相同,同樣的職務名稱如:整合行銷企劃、專案顧問...等,實際上在做的工作內容可能大不相同;有一次我和某間企業洽談社群行銷合作,和對方職稱為「整合行銷」的人員碰面之後,才發現不是他負責的項目,他說,在他們公司,負責社群的人職稱叫「網路專案企劃」;就因為每間公司都能發明自己的新名詞,所以沾沾自喜於這些創意之前,也要想一下極有可能造成溝通障礙的風險。

沒有人會告訴你

我喜歡喝星巴克,點完餐後有時店員會跟我說「好的請等一下,我先幫你『傳杯』」,第一次聽到的時候我人在高雄,以為這是品牌在地化的貼心行為 -「我先幫你 『傳』 (台語,意思為 準備) 杯」,後來才發現全國的星巴克都偶有發生,由於工作的領域很在意溝通技巧,所以我就詢問了店員,才了解「傳杯」 的意思是「將點好餐的飲料杯子傳給做飲料的店員」的動作。

我想大部份的時候,我們都會因為無傷大雅,選擇不在意而帶過,但就是因為這個「帶過」,常常讓許多重要的會議或對談,擱淺在無形之中,因為「我聽不懂,而我也不會告訴你我聽不懂」。

在蘋果零售經銷商任職期間,有時候我會聽到這樣的對話:

客人:「你好,我想買電腦。」
店員:「想買桌機還是筆電?」
客人:「唔...筆電好了。」
店員:「那你要 Pro還是 Air ?」
客人:「啊…唔...Pro好了。」
店員:「那要 Retina的嗎?」
客人:「...........」

最後客人走了,店員還嫌客人不識貨,其實這一切,都是因為 「太專業」所害,切記,真正好的專業,是用對方聽的懂的話,去告訴他不懂的事情。

(本文出自於「POWER FOR POINT」,原文請點此)。

首張圖片來源 / Camillo Miller via Flickr

關鍵字: #Mac #專案管理
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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