你要60%的蘋果還是40%的西瓜？阿里巴巴不怕新零售拉低毛利率|數位時代 BusinessNext

新零售快速成長，影響阿里巴巴毛利率表現

阿里巴巴上個季度營收表現亮眼，大幅成長了56％，但毛利率卻呈現衰退，EPS 1.63美元也略遜於市場預期。武衛解釋，毛利率變化主要是受到菜鳥網絡、新零售和數位娛樂這三個事業的影響。其中菜鳥所屬的物流業本來就不是高毛利產業；而阿里巴巴在數位娛樂上也一直都還處於投資階段；最後新零售的部分因為牽涉到實體零售，必須認列庫存成本，因此毛利率也無法和阿里巴巴核心電商業務相比。

而從武衛這次特別將新零售拉出來做為毛利率下滑的解釋，也代表經過一年多的發展，新零售已經開始在阿里巴巴集團佔有一定的營收比例，足以對毛利率造成影響。雖說阿里巴巴財報未公開新零售的確切營業數據，但武衛指出，阿里巴巴在中國零售市場的其他營收於上個季度達到人民幣51億元（約合新台幣241億元），年成長525%，主要就是受到包括銀泰百貨、盒馬鮮生等新零售事業成長的帶動。

毛利率或許變差，但市場更大

而武衛表示，中國整體零售市場規模為人民幣33兆元（約合新台幣156兆元），線上購物約只佔20%，而新零售透過數據科技連結線上與線下，將可以把阿里巴巴帶入過去觸及不到的80%實體市場。這就是為什麼她為什麼會問：「你要60%的蘋果還是40%的西瓜?」因為即便犧牲了毛利率，在整體市場規模大幅擴張之下，營收、獲利都會有更大的成長空間。

此外，武衛認為新零售的經營成本雖然相對電商高，但就阿里巴巴來說，還是可以經由數據科技和消費者洞察降低庫存風險與零售人力成本的負擔。就像阿里巴巴集團執行副主席蔡崇信說的，阿里巴巴擁有從交易平台、支付到物流的完整零售布局，而且每個月都有高達數十億次交易在平台上發生，再加上阿里巴巴對人工智慧、雲端等技術的投入，都讓他們有最好的視野可以了解消費者行為和消費趨勢。

武衛認為，雖然成本結構不同，但新零售和網路事業一樣都具有高資本回報的特性，將可以保持和阿里巴巴過去純電商事業經營一樣的資本效率。

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。