「我們向交友網站學習！」Netflix發表新個人化推薦系統，取代五星評分制|數位時代 BusinessNext

「我們向交友網站學習！」Netflix發表新個人化推薦系統，取代五星評分制

今年4月起，原本存在於Netflix的五星評分制度將消失，讓使用者改為用讚/不讚方式表達喜好，Netflix還會仿效交友網站的配對方式，在網站介面上呈現配對率。

個人化推薦是Netflix引以為傲的特色，不過，產品副總裁陶德‧葉林（Todd Yellin）今（17）天宣布，4月起，遊戲規則將會有所改變。原本存在於Netflix的五星評分制度將消失，讓使用者改為用讚/不讚方式表達喜好，此外，Netflix也會仿效交友網站的配對方式，在網站介面上呈現配對率，作為新的內容推薦方式。

「我們這個團隊的工作很妙，因為我們做的每一件事情，都是為了讓使用者可以在忽略我們的存在之下，更快找到自己想觀賞的影片。」葉林在Netflix工作超過11年，負責帶領產品體驗團隊。說話時，他總不忘配上豐富臉部表情，本身就像是一齣精彩喜劇。「當你在學校、職場上忙了一整天，回到家只想放鬆癱在沙發上、好好被娛樂吧。」他開玩笑表示，儘管如此，內容團隊卻會和他們作對，因為內容團隊從未停止採購和製作影片，讓影片多到難以選擇。因此，產品團隊以兩個方法幫助使用者挑選內容，第一是做出更好的設計，第二則是運用演算法和大數據。

葉林表示，Netflix團隊不斷嘗試做出更好的產品，舉例來說，一進入Netflix畫面時的帳戶切換功能就是3年半前才上線的，而這些功能都是來自於Netflix對使用者的觀察和猜想。「使用者說想要的，不一定是他真正想要的。而且如果你問使用者要什麼，他們會說，我想要所有的好東西。」他說：「可是，我們想要的是簡潔。」

也因此，葉林宣布，從今年4月開始，Netflix將會把原本的五星評分制度取消，改為用「讚/不讚」的方式，讓使用者可以更直接表達自己對作品的喜好。

他指出，Netflix從使用者行為中發現，使用者評高分的影片不一定是常常看的影片。「大家評分的時候會以批評家的心態給星，好像自己是為了全世界在評分一樣。」他以亞當‧山德勒的喜劇電影和《凜冬烈火：烏克蘭自由之戰》（Winter on fire: Ukraine's Fight for Freedom）相比，雖然大家會把後者的星級評得比較高，但是實際上或許比較常看前者。「因此我們比較在乎使用者看了什麼、看了多少、用什麼裝置看、一天中的什麼時刻看的？他們是否看了5分鐘就放棄了？還是連續看了七個小時，直到在沙發上睡著？」

不過，他強調，使用者的喜好對於Netflix來說依然非常重要。因此，4月開始，Netflix會在全球市場推出新的個人化推薦方式。首先是以「讚/不讚」的標示讓使用者評分，如果喜歡這部影片就按下讚，不喜歡就按不讚，簡單明瞭。葉林表示，這項功能從去年開始測試，評分率提高200%。「讚/不讚是網路上的共通語言。」他說。

此外，Netflix也向交友網站取經，在介面上顯示作品和使用者的「配對率」。只要配對率高過55%，數字就會出現，推薦使用者觀賞。「我們在使用者和內容間創造愛情故事，用數字告訴使用者，這可能會是一段不錯的關係。這就是我們的工作。」葉林笑說。

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。