曾說自己不是媒體的Facebook，傳6月將推超過20部原創節目|數位時代 BusinessNext

節目涵蓋娛樂、實境節目和運動直播

根據《Business Insider》報導，據傳Facebook已和不少一線知名藝人簽約製作原創節目，而雖然目前尚未得知所有節目內容，但知情人士透露，Facebook瞄準的是上週才宣布和各大電視台合作推出原創影音的Snapchat，將影片目標族群鎖定在青少年，而其中一檔即將在6月推出的節目為虛擬實境約會節目。除了娛樂和實境節目，Facebook也對運動類節目相當感興趣，據傳最近Facebook正與美國職棒大聯盟（MLB）討論直播比賽。

頻頻布局影音內容，找人才、拓播放平台

Facebook近來開始在影片內容頻頻布局，例如，其在2016年找來美國娛樂內容網站CollegeHumor共同創辦人Ricky Van Veen領導其全球創意策略部門，今年2月Facebook也找來MTV前執行副總裁Mina Lefevre，協助Facebook打造原創內容生態圈。

除了內容，Facebook也積極拓展播放平台，在今年3月推出電視專用的Facebook影片應用程式，讓Facebook影片可在Apple TV、三星智慧電視上等平台播放，不過當時和YouTube、Netflix等影音串流平台不同，只是將用戶動態時報的影片過濾出來在電視上播放。

從徵才資訊也可看出這位社群巨擘轉向影音，不像傳統的科技公司，Facebook最近推出的職缺包含影片製作人、負責將影片畫面利用內容製作工具製作出個人化影片的影片軟體工程師，以及負責領導內容供應商合作關係等。

原創影音再拓廣告收入來源

當然，新的影音發展策略，也將替Facebook帶來新的廣告營收。知情人士指出，相較於Netflix用訂閱服務作為影片營收來源，Facebook更有可能循YouTube的腳步，以穿插在影片中的廣告作為收入來源。

近年積極轉向影音的Facebook，顯然認為將影音流量變現的時機到了，其在1月開放影片中插入廣告的功能，內容供應商可獲得55%的廣告營收，和YouTube的分潤機制相同。

就像佐克伯在最新一季財報會議上提到的，Facebook希望透過重量級的影音內容，讓用戶習慣到Facebook上尋找他們想要看的影音內容，長期目標希望建立起得以支撐Facebook影音生態系的廣告分潤機制。

可以確定的一點是，Facebook早已不是單純的社群媒體，而是越來越向媒體公司靠攏。而對用戶來說，想要從Facebook看見好友動態可能越來越難了，取而代之的是能替Facebook帶來更多利益的內容。

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。