Alexa開發者也可以賺錢了！看亞馬遜怎麼開啟語音應用的全新獲利模式|數位時代 BusinessNext

專給智慧語音助理的語音應用程式平台，至今也已經成長到一定規模，來尋求利潤，就如同行動App的App Store一樣，讓開發者透過App開發獲利。

透過Alexa大受歡迎而主導英語系語音助理市場的美國電商亞馬遜（Amazon），宣布新的商業模式，讓語音應用（Alexa稱作Skill）開發者，能夠直接透過開發出來的應用而獲利，就如同In-App消費般的模式，在Alexa平台稱作「In-Skill消費」。

Alexa語音應用App得遵守亞馬遜兩大規則

許多人透過Echo智慧喇叭以及Alexa語音助理來詢問天氣、路況，或直接的網路搜尋資訊，在娛樂面，用戶會與Alexa玩語音遊戲（如猜謎、記憶考驗），或是聽音樂、廣播、有聲書等。

換句話說，語音應用能夠對用戶收費的情境也相對地廣。舉例來說，網路廣播平台TuneIn就針對Alexa推出TuneIn Live服務，前7天收聽免費，如要繼續，用戶就得每月支付3.99美元訂閱費來享用平台服務；又或者在猜謎遊戲想要多獲得猜題機會時，用戶可以支付1美元來獲得3次額外的機會。

語音應用開發者自己決定那個額外、獨享的內容是什麼，定價也由他們自己訂定。開發者會獲得70%收益，亞馬遜也會提供背後平台管理工具，讓開發者分析自己收益來源、管理收益。

但有兩項Alexa平台機制，與現有的行動App Store不同。

首先，開發者一定要提供體驗時間才可以向用戶收費。

行動平台的App Store的收費App類別，用戶得先付費購買才可使用體驗，不喜歡之後再申請退費。但是亞馬遜還是要以既有的免費體驗為主體，要求開發者得先給予一定的語音應用體驗，才能要求用戶為了「升級的內容」來付費。

第二，亞馬遜平台會員（Amazon Prime）能享有最優惠方案。 每個In-Skill購買方案，亞馬遜都會給Prime會員再一層優惠，如TuneIn Live的3.99美元訂閱費再降1美元、或享有20%折扣等。

亞馬遜會自行吸收所有給予Prime會員的優惠，不影響開發者收入。其背後目的，就是希望Prime會員能夠從所有亞馬遜提供的產品、服務獲得優惠，讓他們覺得自己繳的119美元年費值回票價。

語音應用獲利模式多樣化，亞馬遜先驅嘗試

亞馬遜Alexa應用開發者除了直接透過語音應用In-Skill消費外，還有另外兩種管道來獲利。

第一，亞馬遜從去年就開始以現金直接獎勵Alexa語音應用開發者，當他們的應用Skill獲得許多人下載、與用戶有深度互動時，就會被亞馬遜選中，直接給予現金獎賞。

另外，則是相對新的「Amazon Pay for Alexa Skills」，透過跟Alexa對話，用戶可以直接透過自己的亞馬遜消費帳戶，購買某些產品或票券，消費手續則由亞馬遜掌控。

舉例來說，TGI Friday連鎖餐廳開始讓用戶直接透過跟Alexa對話來結帳，Atom Tickets讓用戶直接與Alexa對話來購買演唱會、運動賽事的票券。

Google、蘋果尚未談語音應用開發者獲利

語音應用平台還算是相對新的生態圈，要怎麼與行動App區分，找出新的商業模式，也是各家大廠探索的下一步。

目前只有亞馬遜提供語音應用的獲利模式，另外一個語音助理Google Assistant生態圈，則尚未建立任何給開發者的獲利模式，更不用提採用封閉營運模式的蘋果Siri。

自2014年推出以來，亞馬遜的語音助理Alexa就採開放模式，廣邀第三方開發者進駐、開發語音應用。至今，語音應用程式（Skill）數量也已經突破4萬個。

資料來源：Fast Company、TechCrunch、CNET

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。