睡前7分鐘聲音交友，每日20萬通配對電話紀錄！台灣工程師的浪漫創業夢|數位時代 BusinessNext

睡前7分鐘聲音交友，每日20萬通配對電話紀錄！台灣工程師的浪漫創業夢

匿名聲音配對交友軟體Goodnight，從2015年底上線至今已有200萬註冊用戶，其中有85％的使用者年齡低於34歲，每日能產生20萬通配對電話，雖然用戶數持續成長，但在創業路上也曾面臨獲利的難題。

從送花到匿名聲音聊天，工程師投入線上交友市場

「我的第一次創業主題是網路花店，送花之前要綁定身份證字號，一輩子只能送給一個女生，讓她知道你的心意。」Goodnight共同創辦人楊萬皇畢業於台大材料科學與工程學系，2013年加入AppWorks Accelerator（之初加速器），成為第7屆團隊。這項浪漫的創業專案，雖然只維持了一年，但當年加入負責市場行銷的實習生黃建翰，卻和他一拍即合，兩人決定創辦交友產品。

楊萬皇笑著說，自己在2015年底左右先用了市面上的交友軟體，發現要和女生交朋友，用文字聊天的進度很慢，若一方晚回訊息，就經常不了了之。不過他發現，只要有機會和對方交換電話或是Line帳號，透過語音聊天的成功機率會高出不少，因此決定開創聲音交友產品。

創業剛開始，Goodnight設定只能在晚上10點到凌晨4點之間通話，每次隨機配對匿名用戶進行語音聊天，時間限制7分鐘；聊天結束後若沒有加入成為好友，就無法再次聯繫。

不小心就會錯過理想對象，帶著一點神秘感的交友方式，逐漸在2016年受到矚目。黃建翰認為，用戶開始產生期待感，是產品受到歡迎的重要因素，上線高峰落在晚上11點到凌晨1點。加上聲音交友屬於較輕鬆的聊天方式，比較沒有壓力，才會特別受到年輕人喜歡。

Goodnight經驗談：有用戶不代表能賺錢

不過，Goodnight的創業路並非一帆風順，隨著用戶數不斷成長，這間2人新創公司始終無法找到商業模式，這也讓他們決定接受在2017年初接受新加坡交友集團Paktor併購，加入這間跨國公司。

經過討論後，Goodnight陸續開啟了日間通話、加速配對等付費功能，讓他們嘗到獲利滋味。楊萬皇透露，整體營收從過去到現在，成長超過43倍，不僅開始獲利，也讓團隊成員增加至6人。

Paktor公關副總吳乃恩認為，Goodnight擁有不錯的獲利能力，現在已經能算是集團裡的小金雞。

但交友軟體的競爭激烈，即便Goodnight切入時機點較早，市面上仍有Cheers等同類產品不斷出現。另一方面，仍得面對各式交友軟體夾擊，挑戰持續出現。外界也質疑，若用戶成為好友後，就改用其他聊天軟體聯繫，對他們會不會帶來影響？

「從App留存率來看，我們還是很有競爭力的。」黃建翰說，下載隔天至少有一半的用戶沒有流失、一個月後還會有12％用戶在，以業界標準來說，應該算不錯了，而且他們不擔心用戶離開軟體。他說：「離開是必然的，認識朋友等於完成任務，重點是當他想要再次認識對象時，會不會選擇我們的服務。」

但Goodnight也坦言，用戶正期待他們能推出更多「新功能」，讓聲音聊天更多元。

除了聲音交友外，還想嘗試哪些新功能？

黃建翰表示，有些使用者希望他們能推出以「興趣」為主題的聊天頻道，區分有不同愛好的用戶，同時也有人希望能推出遊戲功能，讓聊天多一些樂趣，「不過團隊自己最想嘗試專家問答，有點類似中國的知乎，讓各路專家收費解答問題。」

在快速變遷的線上交友市場裡，Goodnight抓住了時間和趨勢，圈住了台灣聲音交友地盤，不過他們承認，眼前最重要的下一步，是如何往海外發展，並且長期抓住用戶的心。

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。