美國80萬公務員無薪可領，支付領頭羊PayPal拿出7億元補貼員工|數位時代 BusinessNext

美國80萬公務員無薪可領，支付領頭羊PayPal拿出7億元補貼員工

為紓解美國高達80萬公務員無薪可領，Paypal將拿出2500萬美元（約新台幣7.7億元）給沒有收入的雇員，直到政府重新開啟為止。近年Paypal已影響人們的支付型態，透過擁抱新技術、商業模式，在競爭激烈的支付領域中殺出重圍。

超越亞馬遜、比特幣，PayPal成支付領頭羊

為了迎戰亞馬遜旗下的第三方服務「亞馬遜支付（Amazon Payments）」，美國零售業者沃爾瑪（Walmart）、Target及百思買（Best Buy），選擇與PayPal攜手合作來迎戰亞馬遜。

目前有超過2千萬個購物網站採用PayPal付款、美國前500大的零售商也有82%支援Paypal，但只有12％使用亞馬遜線上支付服務，且在非亞馬遜零售通路中，只有 4% 接受亞馬遜支付服務，至於在加密貨幣領域，美國前500大的零售商只有4家零售商接受比特幣。

摩根士丹利（ Morgan Stanley）分析師James Faucette認為，在電子商務領域中，Paypal的腳步已經領先其他對手，是數位支付領域中非常清楚的領頭羊。

Google、Uber都合作，PayPal成功之道是「開放」

PayPal的共同創辦人之一，是時常占據新聞版面的特斯拉執行長馬斯克，eBay在2001年以15億美元收購PayPal，不過真正讓PayPal發揚光大的時間點，卻是在2015年從eBay分拆上市後。

成為獨立公司後的PayPal目前市值高達1,000億美元、用戶數為2.5億，若扣除擁有獨特支付生態系的中國，PayPal目前處理全球30％的電子商務交易量。全球新興經濟體使用無現金支付的趨勢，也成為PayPal持續成長的催化劑，以去年（2018）第三季來說， PayPal的帳戶就成長15%、總支付金額成長25%來到1430億美元。旗下還擁有社交支付平台Venmo，以及線上匯款服務商Xoom，另外也為Uber處理支付金流，還有向小型企業提供貸款。

其中一個很大的關鍵，是執行長的丹·舒爾曼（Dan Schulman）開放的態度，讓PayPal持續不斷地跟各大服務平台結盟，在支付領域發揮影響力。以Venmo來說，就跟許多商家合作，在購物時也能使用 Venmo 轉帳付款，去年第三季支付量就增加 78%，甚至在去年六月還推出實體金融卡；Google也跟Paypal合作，讓用戶可以在Gmail、YouTube等平台服務中，直接用Paypal支付或轉帳。

擁抱區塊鏈科技，用代幣獎勵員工

同時，PayPal 也用開放的態度擁抱新技術，像是為了縮短消費者與商家交易的等待時間，去年PayPal向美國專利商標局（USPTO）申請一項區塊鏈專利，想透過私鑰加快加密貨幣支付的速度。

此外，為鼓勵員工創新，還推出以分散式帳本為基礎的員工獎勵系統，讓參與公司大型專案的員工，可以得到代幣（Token）作為獎勵，這些代幣可以在公開帳本上與其他員工交換，代幣可以讓員工兌換獎勵。

最近加密貨幣平台Coinbase也跟Paypal合作，推出「無手續費提現服務」，讓用戶可以快速地把加密貨幣轉換成現金，不過僅限在PayPal上提現，不能用PayPal來購買加密貨幣，這項服務預計在今年會向全球用戶推出。

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。