創業這件事，沒有所謂「準備好了再上」|數位時代 BusinessNext

照片來源：Petr Dosek

作者馮彥永，Java 語言愛好者，Cubie Messenger、Zaoo 共同創辦人。原文刊載於馮彥永的 Facebook，《數位時代》獲授權轉載。

編按：本文是馮彥文針對《數位時代》本週三刊登的〈[創業一堂課] 台大財金系專家教授陳嫦芬：社會不該盲目鼓吹年輕人去創業！〉一文做出回應，建議各位讀者可以先閱讀後再回來看這篇文章。

同意不應該 “盲目的” 鼓勵年輕人創業，盲目地做任何事情都不對。但，我覺得這篇寫的理由完全不對，準備不足只是個偽命題，只是用來把想做事的人匡住讓他們不要輕舉妄動。我舉幾個反對的理由：1. 什麼叫做準備充足？我覺得這把創業比喻成聯考一...
Posted by Yenwen Feng on Thursday, December 24, 2015

以下是馮彥文的回應（文章形式經過編輯）：

同意不應該「盲目的」鼓勵年輕人創業，盲目地做任何事情都不對。

但，我覺得這篇寫的理由完全不對，準備不足只是個偽命題，只是用來把想做事的人框住讓他們不要輕舉妄動。我舉幾個反對的理由：

1. 什麼叫做準備充足？

什麼叫做準備充足？我覺得這把創業比喻成聯考一樣，好像都要一口氣準備到最好再去應試。我以為這種看法出了社會就沒人當真了，人生中能準備好再去的大概只有考試而已，到了考試以外的人生規劃如家庭，職場，甚至健康都沒有所謂的最好時間點，我們就只能隨時備戰不是嗎？

如果要準備充足才行，那幾個反例如 Facebook，Apple，Google，Microsoft 的創辦人都是學生或是輟學創業。照陳老師的說法是，我們怎麼知道人家沒有準備？那我要反問一句，為什麼覺得台灣年輕人就沒準備？

其實我相信很多年輕人都沒準備只是有夢想，就像美國很多輟學生大部分也都不是創業成功一樣。問題不是大部分不是，而是如果他是的話呢？為什麼不能給這些人機會試試看？

另外一個看法是天才論，這些人是不同次元遙不可及的，那我就要舉我學弟大河馬為例子（編按：「大河馬」指的是cacaFly共同創辦人邱繼弘。），他就是從學生一路跌跌撞撞，但最後上手後一直到現在都做得很好。我可以舉出更多沒經驗成功或失敗的例子，但那個比例我想跟所謂有經驗成功或失敗的比例差不多（這裡的有經驗我其實不知道怎麼定義，就說比較老好了）。

因為沒有人可以確切定義那所謂需要的經驗是什麼，通常都只是且戰且走，而這也是 Paul Graham 提到創業到頭來看的是 Relentlessly Resourceful。

2. 如果創業是「一群人想像不同的未來而實現它」

A startup is the largest group of people you can convince of a plan to build a different future.
––Peter Thiel

如果創業是「一群人想像不同的未來而實現它」，那照這個思路來看，本來就沒有準備不足的問題，因為沒有人試過的事情又有誰可以說是否準備地充分呢？

3. 大公司學到的，創業常常派不上用場

如果我們談的是預備知識如籌資，開發，行銷等，反而有了自己的產品才是你突飛猛進的機會，因為為了自己產品的上市，你才會竭盡所能地學習與用盡所有的方法。之前在大公司學到的事情常常會派不上用場，如你在一個成功的公司如 Google 做行銷，在大家的鎂光燈下做行銷與默默無名從頭來開始做行銷是完全不一樣的。

真正需要的預備知識我覺得看完 YC 的「How to Start a Startup」影片就夠了。

4. 不敢做別人沒做過的事情，只會離成功越來越遠

這是一個悖論，創業九個失敗一個成功，可是如果目標只是放在自己不要成為那九個之一而想要準備足再創業，那這樣只會讓你不願意冒險，一旦不願意冒險再回到第一點 Peter Thiel 說的，你不敢做別人沒做過的事情，那你只會離成功越來越遠。

5. 一事無成又怎樣？

創業到 35 歲一事無成又怎樣？（我四十歲了），我也看過很多人四十歲在大公司工作，又有什麼可以說嘴的事蹟呢？什麼叫做回頭路？回去哪裡呢？大公司才是安穩的地方？（我想這時代已經不是這樣了吧。）

最後想摘錄一段 Peter Thiel 的話給有興趣做創業指導的人：

The paradox of teaching entrepreneurship is that such a formula necessarily cannot exist; because every innovation is new and unique, no authority can prescribe in concrete terms how to be innovative. Indeed, the single most powerful pattern I have noticed is that successful people find value in unexpected places, and they do this by thinking about business from first principles instead of formulas.

（另外我覺得很奇怪公司賣外國人不是就不管員工死活或是沒創造價值，這是兩回事吧，不知道他為什麼要做這樣的連結，不過這是另外一個議題。）

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。