製造業總經理投身網路創業兩年心得:最難跨越的不是專業,是思維
製造業總經理投身網路創業兩年心得:最難跨越的不是專業,是思維
2017.12.27 | 人物

2015年以前,林璟宇是Sony、特斯拉等國際大品牌供應鏈廠商東莞中探探針公司的總經理,2015年之後,他決定投入網路創業,現在的身分是集界科技(t,mot)創辦人。從傳統製造業進入全然陌生的網路世界,過去兩年他感受最深的,不是專業技術的跨界、不是心態上的調適,而是商業思惟的突破。

想要在40歲這年做點不一樣的事,製造人變身網路人

原本在創投公司工作的林璟宇,2005年跟著團隊一起進入剛經歷掏空風暴,瀕臨倒閉危機的中國探針公司,而這一做就是10年,也是在這10年間,他們一路打進Sony、特斯拉、微軟、華碩等國際大品牌供應鏈,並因此認識了當時擔任印刷大廠正美集團執行長,現在已經升任董事長的蔡國輝,也是這樣的機緣,林璟宇後來才會走上網路創業一途。

正美從2009年開始研究數位化印刷,2013年正式大舉投資,也在過程中找到和過往不同的商機-QR Code。他們相信正美能做的不應該只是印出QR Code,還應該可以從QR Code這個網路入口延伸出更多服務,諸如防偽、溯源、以及線上、線下行銷導流等,從一個單純販賣印刷品的公司,變成一家銷售「解決方案」的企業。但他們也清楚,正美最擅長的終究是印刷,真要想串起一整套服務,必須得有具備網路服務能力的夥伴支持。

因為正美有這樣需求,林璟宇也正好想在自己四十歲這年做點不一樣的事,再加上中探針的營運已相當穩定,他毅然退下了總經理的位子,在正美的支持下,於2016年正式創辦集界科技這家公司。

從零開始不可怕,堅持下去就是你的

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集界科技創辦人林璟宇表示自己過去有長達十年時間都專注在製造業的工作上,對網路世界曾經很陌生。
圖/ 蔡仁譯/攝影

有趣的是,林璟宇表示過去的他距離網路世界其實非常遙遠。「因為製造業就是忙著在製造,每天解決一堆客訴跟(工廠的)人的問題。」所以這個想要利用QR Code發展O2O數位行銷解決方案的人,其實是一直到了2015年才第一次聽說Google Analytics、Facebook Pixel等數位行銷工具。雖然聽來好像有些可笑,有些不自量力,但對林璟宇來說,因為有過去中探針的經驗,所以從零開始對他來說一點都不陌生。

他還記得當年剛加入中探針,看到財務報表的第一個念頭就是:「我們是不是要清算?」因為公司當時沒有現金,客戶則是因為對公司失去信心而紛紛轉單,「客戶全跑了。」他說。逼不得已之下,最終他們做出一個大膽決定:「放棄原本的東西,創造全新產品線。」從原本生產應用在印刷電路板,已經殺成一片紅海的標準品,轉戰高度客製化連接器市場。

林璟宇直言當年這個決策相當大膽,但當他們撐過了前2、3年那痛苦得不知道未來在哪的日子後,終於開始陸續打進Sony、任天堂、特斯拉等多家國際大廠供應鏈,營運也跟著好轉。是這段經歷和成果讓他相信:「只要堅持下去,市場就是你的。」現在創辦集界,他也抱持同樣的想法。

專業能力能夠追趕,思維轉換才是更大挑戰

而且之於林璟宇來說,傳統製造業和網路業需要的專業領域知識和能力雖大不相同,但技術面的問題只要多用功一點就可以追到一定的水準。他除了自主學習,甚至也去上了三個月台大資訊系課程,學習程式語言Ruby on Rails。不過他強調,這麼做不是想把自己變成程式高手,主要是希望能藉此了解工程師的思考和工作模式,也讓自己有能力和工程師溝通。

因此,如果要說這過去兩年真正讓他感到難以跨越的,其實是思惟。

所謂思維橫跨了很多層面。以最直接的銷售面為例,在製造業或許只要展現出夠好的品質、交期、價格,就有機會拿到訂單。但當他在銷售集界的QR Code解決方案時發現,就算是免費,客戶也不一定願意用。

不只要改變溝通語言,還要跳脫過去的成功

他特別記得那段時間他跑遍全台超過40家食品、飲品廠商,有一個品牌總監對他說了這麼一句話:「你必須幫我想到一個活動只有QR Code才能完成。」那位品牌總監認為,如果做得到這件事,品牌商就可能買單,而林璟宇這也才發現,先前他們雖然已經嘗試跳說製造業思維,將焦點放在消費者行為流程設計是否流暢、是否能提高參與感等面向,卻沒想過從行銷人的邏輯去思考、去提出可應用的場景、故事、事件,給他們一個非用QR Code不可的理由。畢竟,現在他們要面對的已不再是品牌供應鏈採購人員,而是行銷窗口,說得「語言」也應該要不同。

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臺虎精釀是集界科技創辦人林璟宇過去一年多來,少數遇到對新數位科技和數據應用態度特別積極的台灣飲品品牌。
圖/ 賀大新/攝影

此外,過去兩年讓林璟宇特別有感觸的,是台灣製造業的優點來到網路世界後,卻可能成為弱項。

「台灣製造業的實力真的很強。」他指出,高度客製化能力是台灣製造業在全球市場上競爭的一大優勢和手段,也因如此,總是可以任客戶予取予求,配合度極高。但他直言,過去一年多來集界就是陷入這樣的模式,因為一再地提供客製化服務而缺乏標準化導致的結果,就是讓集界變成一家長不大的接案型公司。

他一再強調,製造業的客製化能力不是壞事,只是用同樣的手段在網路世界競爭會相當辛苦。他舉例,今天廣告主如果要下Facebook或Google關鍵字廣告,過程中就必須得依著他們定下來的規矩走,如果不按規矩,就會挑出警示提醒,而不會因為你是誰而給你不一樣的待遇。他認為這樣的標準化設計一來有助於確保服務能達到一定成效;二者也是因為如此,才能藉網路力量,以最快的速度將服務向外擴散。

林璟宇認為,這樣的概念聽在很多人耳裡大概會覺得理所當然,但對台灣傳統製造業來說,卻可能得費一番功夫才能夠扭轉。

速度感差很大,價值鏈也不同

而且需要被扭轉的還不只有這一件事。如果從經營管理面來看,林璟宇認為製造業和網路業還有一個很大的不同,就是製造業是採KPI導向,網路則是走成長駭客的概念,也就是一個不斷試錯的過程。「製造業你沒辦法這樣做,因為每次Prototype(打樣)就是很長的時間。」他表示,也因為本質上的不同,兩方看待事情的價值鏈也不在同一條線上。

林璟宇舉例,在網路業的價值轉換是量愈大愈好,因為是拿數據在賺錢,所以可以先燒錢創造出使用量和數據,再去發展商業模式。然而,製造業是拿利潤在賺錢,所以在思維上經常必須要先確認「利益」在哪裡,要全部想清楚、談清楚,經過一番研究規劃後才會啟動,而這一確認往往就是三、四個月時間過去。這是為什麼林璟宇會說,即使是經過蘋果訓練的頂級製造商,打樣的速度再快、改變產線的能力再強,和網路服務的速度感也完全不在同一個等級。

要把10年的製造業腦袋變成網路人的思考需要一點時間,更何況林璟宇需要轉變的不只有自己一人,更必須帶動製造業合作夥伴和傳統產業的客戶一起進入網路的世界。而他們都還走在學習的路上。 

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集界科技目前的營業規模和團隊規模都還不大,但林璟宇(圖左二)表示,明年希望能擺脫目前每個專案都要高度客製化的做法,要改以saas的模式營運。
圖/ 蔡仁譯/攝影

林璟宇小檔案
出生:1976年
現職:集界科技創辦人、中國探針董事
經歷:東莞中探探針總經理
學歷:雷鳥全球管理學院MBA

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
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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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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