不只吃下全世界,Uber還為網路企業打開中國大門
不只吃下全世界,Uber還為網路企業打開中國大門
2016.08.10 | 科技

Google和Facebook都做不到的事情,Uber做到了。

有人認為,這次滴滴出行收購Uber中國,是Uber創辦以來的一大挫敗,但與其說是滴滴吃下Uber中國,倒不如說是Uber吃了全世界。而Uber這場成功的謀略,就像是為其他非中國網路公司,打開了通往中國市場的另一道門。或許這稱不上是康莊大道,卻會是更有把握的一條路。

Uber
(圖說:Google、Facebook都進不去的市場,Uber進去了/圖片來源:Automobile Italia)

中國有超過13億人口,是全球最大的經濟體,如果沒有中國市場,你很難說你擁有全世界。但細數世界幾大網路巨擘,不論是較早期的Yahoo、Amazon,還是後來的Google、Facebook、Netflix,進中國一直都是一道無解難題,直到「Uber中國」的出現。

兵敗中國?其實Uber現在才是真正擁有中國市場

雖然,就表面上的結果來說,Uber中國狂燒超過20億美元(約合新台幣633億元),最終還是落得賣給滴滴的命運,似乎是打了一場敗仗。但實際上,在這次合併之後,Uber預計可以持有「新滴滴」約17.7%的股份,也就是說,Uber其實比先前還更真真實實的擁有中國市場

或許,17.7%的比例看來不高,但可別忘了,中國是一塊多大的餅,單單是滴滴出行,目前的日接單量就可以上看1600萬筆,研究機構羅蘭貝格還預估,到了2020年,中國網路預約車市場還將成長超過5000億人民幣(約合新台幣2.4兆元)。

再以財務面來看,兩家公司合併後,新滴滴的估值上看350億美元(約合新台幣1.1兆元);第二,新滴滴幾乎獨佔了整個中國網路預約車市場,代表燒錢補貼大戰也將同步告終,「賺錢」應是指日可待。這也是為什麼過去那些總是質疑Uber估值過高的創投、分析師們,在Uber補上中國這塊版圖後,如今紛紛改口,認為Uber先前625億美元(約合新台幣2兆元)的估值太低。

回頭來看,Uber究竟是如何走出這一局棋?

2015年,負責Uber全球營運的資深副總裁Ryan Graves來到中國尋找負責Uber中國業務的總經理人選,當時他就很清楚,在這塊土地上存在太多無法可解的難題,但即便早已認清這樣的事實,他還是決定擁抱這些問題,一次又一次的挑戰。而從他這樣的態度和一連串舉措來看,其實你可以合理推測,他心中早已寫好一套劇本。

只要讓滴滴「夠痛」,就可以成就一筆划算的交易

當然,Uber憑藉的也可能只是身為全球估值最高獨角獸的那一股自信,認為終究會有一絲機會可以征服中國市場;但更有可能,Uber其實一直都知道,即便Uber中國無法自己拿下中國的半壁江山,只要他能讓滴滴「夠痛」,讓滴滴不得不出手併購,終將會成就一筆划算的買賣。

滴滴出行
(圖說:併入Uber中國後,新滴滴的估值可能會上看350億美元/圖片來源:滴滴出行官網

而要讓滴滴不只是芒刺在背,更是痛入骨髓,最直接的方法,就是跟進補貼。

這一招對一般的新創來說或許很難,但對於不愁沒錢花的Uber而言,卻再簡單不過了。即使這樣的補貼競賽,一年就要燒掉10億美元(約合新台幣316億元),但相比於未來數以百億美元計的市值增長空間,這筆錢也只是九牛一毛。

事實上,就在滴滴和Uber中國燒錢競賽的這段期間,兩邊各自募資,估值早已經跟著水漲船高,而現在,兩者合併,Uber成功掌握部分中國市場,更成為Uber給投資人的完美故事,因為現在就連最困難的中國市場,他都拿到了。

在Uber這件事情之後會看到什麼趨勢呢?所有獨角獸會開始知道,什麼叫做進中國?真正應該追求的未必是在中國擁有一家獨立的公司去硬闖,而是像Uber一樣,成立一個獨立於全球總部之外的中國公司,然後想辦法寄居在這些中國網路巨擘身上,借道去擁有一部分的中國市場。

甚至,這也不會只是新創獨角獸的模範,連Facebook都可能在這個模式下找到破口。

循Uber中國模式,誰將寫下下一個中國故事

持續成長的Facebook,雖然一直在擴大對世界的掌控權,但Facebook創辦人Mark Zuckerberg至今仍無法回答華爾街的一個問題就是:「Facebook什麼時候要進中國?」中國對Facebook而言,至少會是市值再大幅成長千億美元的最好故事,所以我們看到Mark Zuckerberg不只勤學中文、多次造訪中國,甚至也在北京置產,但這些「示好」的舉動,可能都不及成立一家獨立於總部之外的「Facebook中國」來得有效。

而要想在中國找到合作夥伴,對Facebook應該也不會是難事,如以BAT(百度、阿里巴巴、騰訊)三巨頭來看,一直無法補上社群這塊缺口的阿里巴巴,就是可能的對象。

當然,Facebook如果這麼做,那存在於中國的勢必會是一個變形的Facebook,屆時輿論攻擊恐怕也將隨之而來,而要如何像Uber做到既惹人同情,又能獲取實際利益,勢必要有縝密的策畫安排。

此外,以Uber這次的案例來說,若非Uber中國的股東組成,和滴滴出行的股東結構有不小的重疊,兩邊的談判也未必能夠進行地這麼順利。

但可以想像的是,在Uber之後,不論是Facebook也好,Netflix也罷,一定還會有更多非中國的網路公司會嘗試循著類似的路徑,寫下自己的中國故事。

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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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