今日頭條獲D輪融資，投後估值110億美元，IPO時間待定|數位時代 BusinessNext

今日頭條獲D輪融資，投後估值110億美元，IPO時間待定

今日頭條已於2016年年末完成10億美元左右的D輪融資，投後估值110億美元，資方包括紅杉資本、建銀資本等。

今日有媒體報導稱，今日頭條已於2016年年末完成10億美元左右的D輪融資，投後估值110億美元，資方包括紅杉資本、建銀資本等。知情人士已向記者證實此消息。

事實上，兩年前的今日頭條還是一家估值不到5億美元的技術型公司。而現在，據知情人士透露，今日頭條已有數千名員工，2016年營收突破60億元。張一鳴曾提出，希望公司在2020年前完成100億美元收入、20%市場份額的業績目標。不過根據36氪了解到的情況，目前今日頭條仍處於虧損狀態，IPO時間未定。

我們《今日頭條的野心是百度，也是微博和Facebook》一文中提到過，在中國內容分發市場積累到日活躍用戶數7,800萬、單一用戶每日平均使用時長超過76分鐘的今日頭條，下一步的戰略重點會是影片化與社交化。

由於圖文內容分發市場的格局已經相對穩定，即便出現了很多頭條的「複製品」，也很難再冒出一個體量超越頭條的標的，但同時這也意味著今日頭條自身也有很強的局限性。因此，野心家張一鳴一方面正著手以自建或投資併購的方式佈局海外、尋求用戶增量。

截止目前，今日頭條或頭條注資的新聞聚合類產品已經進入北美、巴西、印度、印尼、日本等地。除了投資印尼當地資訊App Dailhunt、控股印尼新聞閱讀平台BABE之外，今年2月，頭條宣布全資收購美國移動短影片創作者社群Flipagram；與此同時據36氪了解，近日在北美App Store 新聞榜排到第一的「翻版頭條」Topbuzz也是頭條投資的專案之一。截至2016年年末，頭條已經在海外有了1200多萬的用戶量。

而海外擴張的同時，頭條用戶影片瀏覽習慣上的改變為平台提供了新增量。據頭條統計，2016年頭條影片的日均播放量為12.69億，較去年同期成長了605%，短影片已超過圖文和組圖成為平台上最大的內容形態。於是去年9月，頭條宣布加入短影片平台的「10億混戰」，撥款10億鼓勵PGC短片創作。此外，知情人士向36氪透露，短影片社群「火山小影片」即是今日頭條自建的短片平台。這麼來看，今日頭條與賽道中另一個大流量技術派「快手」之間的博弈很可能繼續升級。

不過據36氪了解，和佈局海外時的做法類似，頭條在影片戰場上也不會一個人去戰鬥，中國數家影片相關的創業專案已獲得今日頭條注資。

本文授權轉載自：36 氪

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。