日本老牌人資公司谷底翻身，花20年轉型拼出兆元網路王國|數位時代 BusinessNext

日本老牌人資公司谷底翻身，花20年轉型拼出兆元網路王國

創業於1960年代的瑞可利（Recruit），如今卻有日本數一數二自由、創新的企業文化。挺過80、90年代的低潮，瑞可利重振雄風，目標2030打敗亞馬遜及阿里巴巴成為世界龍頭。

身陷醜聞又遇經濟泡沫，瑞可利花20年還清債務轉型網路集團

「大破大立」這個詞，或許可以很準確地形容瑞可利數十年來的經歷。1988年，公司創辦人江副浩正的賄賂醜聞爆發，他贈與超過70位政商名流一間旗下未上市公司的股票，讓許多人在之後賺了一大筆。此事在日本被稱為「瑞可利事件」，不僅是日本二戰後最大企業犯罪事件，更使當時的首相辭職下台。

此事件讓瑞可利的名聲跌到谷底，緊接而來的泡沫經濟更使公司背了近140億美元（約新台幣4,340億元）的債務。1990年代也是網路興起的第一波浪潮，留下來的員工們，便抓住這次機會把傳統人力仲介相關的服務及刊物漸漸移轉到網路上。

經過多年恢復及成長，瑞可利已發展成一個多角化經營的網路集團。除了人力仲介服務仍為主要營收外，他們還有200個不同類別服務的入口網站、350個App。他們旗下的Hot Pepper是日本最大的餐飲指南網站，房仲網Suumo也登錄最多的房地產項目。這些多元化的網路服務為瑞可利建構大量的顧客行為數據，讓他們可以在分析後進一步改善營運策略。

瑞可利在成功付清巨額債務後，於2014年上市，目前的估值來到了460億美元（約新台幣1.4兆元）。

打破上下關係、反對終身雇用，形塑獨特的日本企業文化

瑞可利的谷底翻身，與他們的公司文化息息相關。許多人說起日商，不免會聯想到那種態度謙遜、兢兢業業地向上司主管鞠躬的職場文化。但走進瑞可利的總部，會發現很少人穿著西裝，對話時也不用敬語。瑞可利執行長峰岸真澄說：「我們讓每個人都有自由發揮的機會。」

這樣相對自由而且能提拔後進的環境是從1990年代的挫敗後開始培養起來的風氣。公司內部每年會舉辦一次新創比賽，讓員工提案競賽，互相切磋成長。

此外，瑞可利也不採納一般傳統日企的終身雇用制。公司規定，工作超過6年半的員工就有資格領取提早退休紅利，這也使許多公司喜歡來瑞可利挖角。目前公司員工平均年齡為35歲，而公司營運54年來，只有極少數人工作到退休年齡。

拓展海外，為2030年擊敗亞馬遜及阿里巴巴積極布局

為求成長，瑞可利近年來談定數場海外併購案，其中最重要的就是收購美國大型求職網站Indeed以及Glassdoor。這兩場併購帶來了未來人資產業發展需要的AI技術know-how，也提供了上千萬海外用戶、公司評比等海量數據。

此外，瑞可利也在歐洲各國併購當地主要的餐廳入口網站及人資公司等企業。種種在國際間的拓展使瑞可利的海外營收從五年前的20%上升到46%，事業版圖也已橫跨60多國。瑞可利未來也將繼續成長，追逐他們在十年後成為世界網路集團霸主的目標。

對於這個目標，美國投資銀行傑富瑞（Jefferies）集團分析師武內新之助表示：「瑞可利最大的弱點同時也是挑戰的是——他們能否創造出一種新的商業模式，足以讓他們和Google及亞馬遜等公司抗衡。」未來十年內，瑞可利是否能給出這個問題的答案，值得我們再觀察。

資料來源：Bloomberg

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。