東南亞市場好難打！獲阿里巴巴、鴻海和軟銀投資的印度電商獨角獸宣布裁員重整|數位時代 BusinessNext

整個產業，包括我們自己都犯了錯

印度市場龐大的人口和快速成長的網路發展，在這過去幾年吸引各大企業、新創和國際資本搶進，也培養出不少印度本土獨角獸，如在電商領域就有Snapdeal和估值上看120億美元（約合新台幣3700億元）的Flipkart。但或許就像Snapdeal共同創辦人庫納爾．巴爾（Kunal Bahl）說的：「過去兩到三年，大量的資本進入市場，我們整個產業，包括我們自己都開始犯錯。」

回首過去決策，巴爾認為Snapdeal的問題在於還沒找出正確的答案前，就急著推動業務成長，並且在還沒開始獲利，還沒有把第一件事做好之前，就急著往多元化發展，並且無節制的大規模擴張團隊。

依據先前公布的數據，Snapdeal已經有超過8000名員工，另外除了營運電商平台，旗下也有物流公司Vulcan，和在2015年以4億美元併購的電子支付公司Freecharge。另外在不久前Snapdeal已經宣布關閉旗下的C2C賣場Shopo。

國際資本讓企業失去專注

巴爾在信中強調，有雄心抱負是很重要的，因為那是激勵企業向前走的動力，但他也形容這些年大量湧進，懷抱著野心的資本就像是一種強力特效藥，會讓一家公司失去對核心理念的專注。而他坦言自己毫無疑問地犯了錯。

但他也點名Apple、Amazon、Netflix、Tesla等多家國際知名企業，指這些企業在成功之前都曾經歷過痛苦的時刻，而他的結論是，要讓一家公司復活的方程式其實非常相似，「專注在你的核心、大幅降地成本，盡快開始獲利，再用這些獲利去帶動更多成長和專案。」他說：「我們也必須這麼做。」

他所說的專注，指的是兩件事：一是提供最好的消費者和賣家體驗；二是追求獲利成長。「記住，GMV （交易額）是虛榮的，獲利是明智的。」巴爾說。

目標成為印度第一個獲利的電商

在給員工的信中，巴爾沒有公布確切的裁員人數，但明確表示，為了走上獲利的道路，必須要重組公司，讓公司的營運變更精實、更專注，也無可避免地必須合併部分團隊，減少層級、砍掉非核心專案。市場推估裁員人數可能上看500~600人。同時，巴爾和另一位共同創辦人羅希特·班薩爾（Rohit Bansal）都將100%減薪以示負責。

此外，從信件的描述也可以推測，除了裁員之外，Snapdeal也可能會將旗下非核心業務分拆出售。市場認為營運狀況不佳的Freecharge就可能出售。

重整後的Snapdeal會將營運目標調整為「未來兩年印度第一家獲利的電子商務公司」。但面對印度第一大電商Flipkart可能再向微軟、eBay、騰訊等公司募得新一輪15億美元（約合新台幣460億元）資金；另外亞馬遜過去兩年也陸續承諾要在印度投資50億美元（約合新台幣1500億元），一場比拚資本優勢的砸錢戰爭似乎還不會這麼快結束，而面對這樣的賽局，Snapdeal是否真能走出不一樣的路？

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。