一場不帶履歷的面試大會，求職平台Wanted拉近企業與台灣求職者距離|數位時代 BusinessNext

一場不帶履歷的面試大會，求職平台Wanted拉近企業與台灣求職者距離

求職平台 Wanted 想將「嘉年華形式」的就業博覽會帶到台灣，輕鬆、自在、互相聊天外加一點啤酒，讓企業與求職者能夠以輕鬆的方式互相接觸。

人才很重要，聆聽人才的聲音一樣重要

Wanted 的台灣總經理陳佳聰認為，過往硬梆梆的求職博覽會過於制式，Wanted 希望可以增進求職者與企業間的「真實交流」，兩方互相聆聽對方的聲音，讓求職不再只是單向傳播，同時也讓求職者有「面試企業」的機會。

對求職者來說，有機會在企業的攤位上直接與團隊接觸，第一線了解工作內容；對企業來說，則可以透過使用者的反饋，避免「開了一個不可能的職缺」的問題。

參與本次職缺嘉年華的企業，毫不意外的以新創多一些，包含雷亞遊戲、旋轉拍賣、KKday、iKala 等，不過也有在業界打滾已久的企業如 GOMAJI、精誠資訊與台灣樂天市場，我們也實地訪問了幾家企業，分享他們對於走向線下實體招募的看法。

雷亞遊戲的 CTO 鐘志遠認為，對於部分懸宕較久的職缺，想知道求職者對於工作敘述或實際的工作內容是否有疑慮，透過直接與求職者接觸，能更理解職缺是否「接地氣」。而鐘志遠在現場也不吝與求職者解釋雷亞所採用的技術細節，期望能夠更貼近目前人才市場的現況。

旋轉拍賣的人資林妤蓁也說，來到現場都是技術的主要負責人，求職者可以直接與負責人互動、互相理解。畢竟進到旋轉拍賣後，求職者都將直接與這些負責人共同工作，對企業來說，提早與求職者面對面，能夠降低後續雙方相互不適應的成本。

最後則是老牌企業代表，精誠資訊。數位轉型顧問林漢坤說，雖然精誠資訊已經在業界較久，但透過直接接觸以及不斷吸收年輕人的創意，有助於精誠資訊打造未來年輕化的團隊。

免費占卜未來職場運勢、拍攝 LinkedIn 相片

不過，在 Wanted 求職嘉年華中，大部分的職缺仍以工程師為主，現場也有不少人在企業攤位詢問工程師之外的職缺。雖然目前台灣企業工程師人才缺口大，卻也能感受到其他職缺人才蠢蠢欲動的焦慮。

現場除了企業攤位之外，最受歡迎的則是 Wanted 特別設立的兩個攤位：LinkedIn 相片專屬攝影棚，以及塔羅牌與龜卦的職場運勢占卜。這也是讓現場氣氛較為放鬆的其中一個原因，畢竟比起漫無目的的在企業攤位中閒晃，這裡至少目標相當明確。

Wanted 也設置了「企業說故事」的橋段，讓企業能夠在舞台上介紹公司文化，也有許多企業的講者相當直白，毫無保留地將公司內部的工作情況展示給現場求職者。

最後，回歸到一開始的問題，Wanted 的職涯嘉年華成功讓台灣人求職者放鬆了嗎？很難說，現場仍有一點「放不開」的味道、職缺類型也沒有辦法滿足所有人、企業的攤位也稍嫌小了一些，但至少，他們讓台灣求職者在會場開始喝起了啤酒。

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。