三大事業面臨挑戰，夠麻吉計畫Q3推送餐服務力保核心餐券業務|數位時代 BusinessNext

去年營收獲利雙下滑，上半年已針對旅遊、宅配業務出招

夠麻吉去（2017）年營收5.38億元、獲利4470萬元，分別較2016年下滑5.22％和28.48%。而以今（2018）年第一營收、獲利來看，分別也較去年同期有13.08％和9.42%的下滑。面對營運衰退，今（26）日在股東會上，吳怡霖直言三大事業都面臨挑戰，其中旅遊事業的部分，主要是受到廉航興起帶動海外旅遊等因素影響，導致國內旅遊市場下滑；另一方面他認為Agoda、Hotels.com等訂房平台蓬勃發展，而網路訂房服務的使用又比住宿券更方便，也很難避免地衝擊了夠麻吉的業務。

這是為什麼夠麻吉會在上周推出自家的訂房服務。雖然夠麻吉其實採用的是EAN（Expedia Affiliate Network），但吳怡霖看好，可以接收國旅卡將會是他們最大的特色。

另外在夠麻吉去年衰退最顯著的宅配購物業務方面，因為本來台灣電商市場的競爭就已經相當激烈，更別提這幾年還從海外來了蝦皮，將戰情又進一步升溫，也讓資本額、營業規模都相對較小的夠麻吉在這塊業務發展上面臨了更大的挑戰。

對此，夠麻吉採取的應對方式是在今年4月宣布與創業家兄弟進行策略聯盟，藉此省下研發資源，更專注在服務。

守護核心餐券業務，夠麻吉計畫第三季推送餐服務

除了上述兩大業務，夠麻吉的核心餐券業務在去年的營收表現也只是勉強持平，所以在今年他們同樣擬定了作戰計畫。吳怡霖的觀察是，餐券使用有時會受到地理距離的限制，舉例來說，今天住在大安區的人未必會特別到南港去吃飯。從這點出發，他們準備在今年第三季推出結合餐券銷售的美食外送服務，試圖用外送的方式來消弭地理限制問題。

不過送餐市場在台灣其實也稱不上藍海，如foodpanda、Uber Eats、honestbee都不是可以小覷的對手。同時對於如何解決配送問題、會否自行開發送餐系統，還是會採取策略聯盟的方式發展等等細節，吳怡霖都沒有多做說明。

強敵環伺，今年營運能否止跌沒有答案

而在這三大業務外，吳怡霖另外提到，夠麻吉計畫在今年還要推出廣告系統。他表示夠麻吉平台上有千萬筆交易資料，對於不想銷售餐券的店家來說，也可以使用這套系統找到對的消費者。不過同樣地，對於細節吳怡霖也沒有多做說明，無法確定這套廣告系統可以做到什麼程度。但基本上以夠麻吉去年的財報來看，廣告業務佔夠麻吉的營收比重非常低，僅1.68％，因此接下來如果能夠成功發展，至少就營收面來說有機會帶來比較直接的加分效果。

整體而言，包括宅配、住宿券、遊樂券、餐券還是送餐服務，甚至是廣告市場，夠麻吉目前立足的市場可以說是強敵環伺，而不論是新業者如KKday、Uber Eats，或是大平台如momo、LINE等等，分別都對各類票券銷售或是送餐和廣告市場有高度興趣，也都已經著手積極開發。而對於夠麻吉所做的這些回應能否有效在今年為營運止跌，吳怡霖的答案很坦白，表示因為新服務和新合作都才剛剛上線，另外新服務也還要等到第三季才會推出，所以目前他沒有答案。

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。