8萬人滿分好評，Airbnb如何拿下Google年度設計獎？|數位時代 BusinessNext

想要說服成千上萬的人們允許陌生人住進自己家中，這可不是件容易的事，想要創造一個充滿活力的全球旅行者社區，就更加困難了。Airbnb在開始設計自己的程式時，就希望給使用者創造一個溫馨好客的環境，就像是見到一位親切的房主一樣。

透過使用Material Design，Airbnb以直截了當的方式進行溝通，創造出了一種清晰易懂的視覺語言，讓充滿多樣性的使用者群體都能普遍接受。這種對話式界面為Airbnb贏得了超過8萬4千個五星級評價，以及2016 Material Design Focused Efficiency獎項。

統一各平臺UI

Airbnb的Android和iOS版客戶端統一使用底部導航欄，為不同的平台提供相同的舒適體驗。頻繁使用的功能，如「已保存的計畫」、「已完成的旅行」、「消息」等，將一直顯示在底部導航欄上。

Airbnb首先定義了一套核心特質，用以指導設計工作。為了吸引來自不同地區和不同語言背景的旅行者和房東，App 必須讓人感覺是統一的、通用的、對話式的以及形象化的。這意味著基本任務的執行效率需要提升，還需要確保每個設計元素都能融入系統全局之中。

Airbnb在Android系統中，放棄了左側的導航欄，使用了iOS與Android通用的底部導航欄，從而更好地統一跨平台使用體驗。Airbnb首席設計師Karri Saarinen向我們解釋，這種轉變是如何強化公司願景：

用文字和動畫效果讓溝通更清晰流暢

在進行點擊後，照片會動畫化並放大，讓客人在流覽時可以獲得更好的觀感。

無論使用者身處何地，使用何種語言，簡潔的系統圖標、按鈕和配置都會給人帶來「好客而易用」的觀感。「我們很大程度上依賴著文字和排版。」Saarinen說。

設計團隊更傾向於通過文本和翻譯來促進房東和住客之間的溝通，而非完全依賴那些可能會引起歧義的圖標。使用者可使用27種語言來進行溝通，這使得對文字內容的強調將帶來清晰明確的使用體驗，在整個佈局使用不同的文字大小能夠幫助使用者快速的辨別內容的層級關係。而非襯線字體Circular的使用，則傳達出了一種友好而溫馨的氣氛。

「預訂」是Airbnb的主要功能之一。使用浮起的按鈕來進行這項操作，可在視覺上強調其重要性，也為整個佈局多了一份新的空間。

動態效果傳達了互動行為本身的調性，同時也是一種促進與使用者溝通、讓產品活躍的方式。透過在快速響應的提示中添加動態效果，可以強化主—客雙方的互動，同時為使用者提供視覺回饋，以便於他們在搜索中完成自己的目的。

比如通過使用子母式界面切換，這種通過動態效果形象地傳達出從高層級到細節視圖的切換過程的模式，就能創造出更為連貫的使用者體驗。

Airbnb還利用了共享元素的UI切換，將圖片動畫化，並對使用者的關注焦點進行引導。

在點擊後，照片會動畫化並放大，為每條列表錨定清晰的居住空間視圖。Saarinen將這種過程比作瀏覽精美的旅遊宣傳冊。

使用圖片創造獨特個性

由房東提供的照片是Airbnb體驗的關鍵組成部分。無論是大沙漠中的鄉村小屋，還是城市裡的閣樓居所，豐富的圖片都會為使用者打開一扇通往目的地的窗戶。

圖片為先，意味著讓UI擁有鮮明而齊整的外觀，讓使用者可以輕鬆舒適地在不同的界面之間切換。

獨特的設計魅力使其屢獲殊榮

Airbnb擁有來自全球的忠實使用者，他們無不讚賞其簡潔和易用性。Airbnb擁有4.3星的評級，超過13萬8千條點評，曾被Google Play Store選為「編輯推薦」與「頂級開發者」APP，更榮獲2016 Material Design Focused Efficiency 獎項。

Airbnb的設計師們使用Material Design作為框架來清晰地表達自己的品牌特質，創造出了一個氛圍友好、功能專注的應用，贏得了全球各地旅行者和房東的廣泛贊譽。

本文授權轉載自：愛范兒

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。