82歲老品牌說「心」故事！看拍立得品牌寶麗來，如何拍出創辦人的創業路|數位時代 BusinessNext

82歲老品牌說「心」故事！看拍立得品牌寶麗來，如何拍出創辦人的創業路

將近百年的老品牌寶麗來，在數位時代下怎麼打響聲量？寶麗來拍攝了一支五分鐘的高品質短片，述說創辦人從哈佛開始的創業之路。

如果問「品牌Lesson 1該做什麼」？我相信有許多人會不約而同的提到「品牌故事」。但你知道怎麼說一個動人的，而且讓你願意看進心裡的故事嗎？我們一起來看看，將近百年的老品牌，在面對數位時代，怎麼重新說一個「心」故事。

寶麗來（Polaroid也就是我們熟悉的拍立得）為品牌拍攝了一部五分鐘的高品質短片，敘述品牌創辦人的真實故事。故事始於1920年代，創辦人Edwin Land當時為就讀哈佛大學的高材生，某天偶然發現陽光反射中物質不同的模樣和不同色彩的光線，在上課時也低頭猛畫自己所見，旁人眼中的他只是看著空氣「發呆」，不專心上課還因此被老師盯上。不久後索性休學潛心於研究，甚至在晚上沒人時偷跑到學校實驗室做研究，終於在1932年成立了「寶麗來實驗室」。

1934年參與了美國光學學會的產品發表，在一群老先生面前展示「偏光鏡」的發明。他用了一缸水向他們展示偏光鏡的作用，在沒有任何濾鏡的作用下，就只是魚缸；但透過偏光鏡所看，竟然出現了一條金魚！在座的學者們有的感到驚奇，也有的感到不以為然。不過後來偏光鏡的發明被利用在各種地方，諸如太陽眼鏡、3D特效眼鏡，甚至在第二次世界大戰時成為了空軍的一大幫手——護目鏡。

寶麗來在業界多以拍立得相機聞名，卻鮮少有人知道它的品牌故事和眼鏡產品。這齣5分鐘長度的廣告，拍攝手法和演員技巧猶如電影般細膩，讓人不只是在看廣告，而像是看電影一般，讓觀眾沈浸在故事的氛圍中。

本文授權轉載自：Motive商業洞察

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。