新光三越跨足虛擬通路，推出內容電商美麗台，主攻美妝市場|數位時代 BusinessNext

新光三越跨足虛擬通路，推出內容電商美麗台，主攻美妝市場

台灣百貨龍頭新光三越正式跨足網購，主打內容電商，進軍美妝市場。

不只賣東西，更要做內容

美麗台台長湯雅楓表示，她們和市場上其他美妝電商最大的不同在於，他們不只做網路「販售」，而是更著重於內容經營，希望藉由素人、部落客、專業美妝老師等實際在網路上教學、示範，帶動消費者購買，也因此她們在站上配置了6個專業編輯群。

她直言，今天她們如果只想單純做販賣這件事，那只要做好金流、物流系統整合就可以上線，根本不需要籌備三年這麼久。之所以花費這麼長的時間，很大一個原因就是為了發展內容，以及克服另一大挑戰，「說服一線品牌加入」。

在品牌合作這件事上，其實突顯出新光三越的一大優勢。新光三越台北南西店北區營業處副總經理李淑娟就提到，她們之所以會在三年前就選定要以美妝為主軸，主要就是因為新光三越在台灣美妝百貨通路有高達38%的市佔率，可以說這是她們最有把握的項目。而且也因為和美妝品牌長久以來的密切合作，她們深知品牌的顧慮與要求，也更能得到信任。

「品牌在意的就是形象。」湯雅楓表示，過去這段時間以來，她們一直在努力和品牌溝通，說服品牌參與，也在網站視覺設計上面下很多功夫。而在上線這天，美麗台的品牌數有60個，商品數則是約兩千項。

電商與實體通路品牌重疊度約五成

新光三越台北南西店營業經理張淑卿提到，目前美麗台的品牌和新光三越一樓商品的品牌重疊度約只有五成。在網站上其實還有很多沒有在實體百貨販售的品牌與商品，而這也是她們要發展電商的一大目的。

「實體已經擠不出面積導入新品牌。」張淑卿直言實體有空間上的限制，因此希望美麗台可以補足這方面的不足，導入更多過去無法在實體設櫃的品牌，也吸引新族群進來。湯雅楓表示，台灣百貨美妝化粧品的主要客群年齡落在35歲以上，而他們希望美麗台可以把年齡層往下降，開發20~35歲的市場。

此外，對消費者來說，更關注的可能是，美麗台和新光三越實體店的價格會不會有差異？

除了共同採購，美麗台獨立運營

對此，湯雅楓表示，商品都是由新光三越採購，實體與虛擬的售價基本上一致，但限量商品或促銷活動期間則是會有例外，因為兩邊的促銷活動是分開獨立進行的。

其實還不僅如此，美麗台雖然不是一家獨立公司，但在新光三越內部也是一個獨立部門，和新光三越的金流、會員系統都是分開的，甚至也不能在新光三越取貨、退貨。目前該部門約有20名專職人員。

不過湯雅楓也表示，現在分開，不代表以後就不會整合，她們會考慮各種可能性，分階段進行。

而對於開台目標，湯雅楓不願喊出營收或會員數，表示充實內容，提高平台的豐富度，是她們現在最重要的任務。

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。