扭轉劣勢？momo今年前5月3C家電營收增近6成，突破50億元|數位時代 BusinessNext

早期不受3C品牌青睞，只能想辦法讓自己被看見

因為3C商品原本就有強大的線下實體通路，而在momo進軍網購市場前，PChome和雅虎奇摩兩大前輩也早已吃下大半線上市場，所以過去其實有很長一段時間momo即便想賣3C產品，品牌商都未必願意安排窗口直接供貨，可以說momo早期在這個品類的經營是有點辛苦的。

但對momo來說，要想當綜合型電商平台霸主，就不可能放任3C的弱勢表現。因此過去幾年來，即便無法直接取得品牌原廠直接供貨和資源，momo還是會透過像是和經銷商進貨等方式，盡可能將3C產品的營收做大，想辦法向品牌商證明自己，積極爭取品牌商的關注和認可。

當然，這過程中除了momo本身的想方設法，近幾年品牌商愈來愈重視線上通路經營，以及消費者愈來愈習慣在網路上購買高單價3C商品，顯然都成了momo的一大助力。

據了解，相對於早期經常被品牌拒於門外，如今有多家3C品牌陸續都已經設立直接負責momo平台銷售的合作窗口。對momo來說，這意味著有機會拿到比過去更齊全的3C產品線、更充足的貨源、更多的行銷資源、創造更大的品牌吸力，以及爭取銷售時間上的優勢，和更好的進貨價格。

3C家電營收成長快，但毛利變化值得觀察

而以momo今年1~5月累計表現來看，整體網路購物銷售收入為137.58億元，較去年同期成長了40%。其中如果單看3C家電類的表現，則成長幅度更高，年增57.8%，達51.32億元，也同步將3C家電對整體網路營收的占比從去年的33%，在今年進一步拉升到37.3%，看來確實有不錯的成績。

當然，如果以65%的營收占比來估算，PChome今年前5個月的3C家電類營收規模可能已經超過85億元，仍領先momo超過30億元之多。但相比於去年，兩家之間的差距也著實縮小了不少。而momo的3C家電銷售如果接下來還能繼續維持前5個月近60%的高成長動能，恐怕也會是對手不敢小覷的威脅。

不過衝高3C家電營收的背後，也可能是要付出代價的。一來，身為追趕者，有時加大行銷投資、殺低價格是避免不了的；再者，3C家電的利潤恐怕沒有過往momo擅長銷售的那些美妝、保健、保養品等來得好。

因此整體來說，3C家電的營收占比更高，好處是拉高平均客單價、加快營收成長，但接下來momo的毛利率會不會也因為3C家電銷售佔比持續提高而有顯著下滑，或許也是值得觀察的變化。

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。