看好台灣軟體人才，香港新創GoAnimate來台設點|數位時代 BusinessNext

創業一勝一敗，挑戰第三回合

GoAnimate創辦人兼行政總裁洪耀基其實是香港大型食品企業合興集團第三代，在哥倫比亞大學雙主修經濟與計算機資訊畢業後，看似人生勝利組的他，基於從小對資訊工程的熱愛，畢業後卻選擇不繼承家族企業，投身創業行列。

洪耀基的第一份工作在軟體大廠甲骨文公司（Oracle）工作近2年，1999年，靠著工作存下來的錢，以及親友的天使資金，年僅25歲的他開始創業。第一次創立的網路公司在網路泡沫前出場；第二次則做金融CRM系統，卻因為與客戶之間的溝通問題，最終收場；2007年他看準個人及中小企業對動畫影片的需求很大，而市場上卻沒有提供用戶友善使用者介面的影片製作平台，因此第三度創辦GoAnimate。目前，GoAnimate在全球已有超過850萬名用戶。

（圖說：GoAnimate創辦人兼行政總裁洪耀基。照片來源：曾靉攝影。）

創業經驗：不要鎖定本土市場，第一天就要國際化

1999年創業至今，洪耀基從過去的經歷中得到三個啟示，第一點是「先鎖定需求，而不是先有想法。」他說，一開始的Idea很重要，但不能只是個想法，就開始找資金、找朋友，因為你覺得你做出來的東西很酷，但市場上沒有需求，這樣很危險。更重要的是要先找到客戶群，了解客戶群，從他們的角度出發做產品。

第二個重點是「不要鎖定本土市場，第一天就要國際化」。 GoAnimate在創立初期就鎖定美國市場，「如果你可以打一個幾千萬人的市場，為什麼要只做一個700萬人的小市場？」洪耀基說。

他認為，香港新創與台灣新創遇到的問題其實差不多，就是市場太小，以至於本土市場做得再好，到某一個地步就會遇到瓶頸。「打本土市場跟打全球市場其實差不了多少，但有時候只是信心不足。」

重要的是新創團隊有沒有看到一個全球性的需求，世界其實越來越平，在網路上放一個英文網站，根本沒有人知道你是哪一個國家的公司。新創不應該只看本土市場的優勢，如果你在全球的層面上看到需求，有的話就應該去做，因為全球的機會很大。

最後，第三個重點是「技術不是最重要，最重要的是你能不能確實看到客戶的需求」。洪耀基認為，很多時候大家都以為技術很重要，但更重要的是你對目標客群的了解，以及你用什麼方法接觸到這些潛在客戶。例如，GoAnimate就與例如Star Trek（星艦奇航記）、Street Fighter （快打旋風）等不同的品牌客戶合作，在自家動畫平台中加進這些民眾熟悉的動畫人物，不用真的去找客戶，而變成使用者會自動向你靠近。

另外，GoAnimate在2011年也曾與Youtube合作，將平台嵌入Youtube首頁，雙方合作也為GoAnimate帶進不少新的使用者。其他像是香港《信報》，也採用了GoAnimate平台製作出不少新聞動畫。

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Posted by 信報手筆 hkej.com on Tuesday, December 15, 2015

（香港信報用GoAnimate平台製作新聞動畫，例如這一支影片講的便是手機經濟學。）

設立台灣辦公室，預計擴大規模

隨著網路世代降臨，長篇文字不討喜，輕薄短小的影片成了更加活潑的溝通方式。目前，GoAnimate在全球已有超過850萬名使用者，多為數位行銷領域的公司所採用，主要使用者分佈在美國市場與英國、法國等歐洲市場。

GoAnimate團隊現有50多人，除了在香港、美國的據點外，2014年也因為看好台灣軟體人才，在台設立辦公室，目前已有3名台灣員工。GoAnimate美國負責市場行銷、業務端，香港、台灣則負責技術端，未來三地團隊皆計劃擴增至80人規模。

洪耀基表示，現階段市場上與GoAnimate類似的服務並不多，未來3到5年，他們將會持續增進功能，滿足使用者除了動畫以外更多的影片需求，例如跨足真人影片拍攝等等，「我們希望涵蓋所有用影片溝通的市場。」他說。

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。