純網銀搶人大戰！3團隊徵才開跑，沒有金融背景也吃香|數位時代 BusinessNext

純網銀搶人大戰！3團隊徵才開跑，沒有金融背景也吃香

三家純網銀團隊陸續啟動人才招募計畫，將來銀行將招募300人，樂天則鎖定業務人才， LINE BANK預計8月中旬公布徵才細節。

瞄準三大領域人才，將來銀行還要找新住民加入

早在去年11月，將來銀行籌備數執行長劉奕成，就在個人Facebook上貼出公開徵才消息，上千封履歷如雪花般飛來，劉奕成回憶：「我會一封一封讀，一個字一個字看。」面試無論大小，與總經理梅驊都會親自參與。

目前將來銀行約有65名員工，在執照公布日，就在官方Facebook上貼出招募資訊，將在8月17日舉辦公開招募說明會，在明年開業前，希望能增加到250到300名員工。營運長莊瑞德透露，執照一公布後，立刻湧入約200人投遞履歷。

未來會鎖定資訊科技、金融、人文，三大領域人才 ，梅驊解釋：「我們是有金融牌照的科技業者。」其中IT人才比例占全體員工約5到6成。資訊長周旺暾表示，目前IT人力約15名，希望年底可以增加到110人。

純網銀服務的重點，在於貼近用戶需求。梅驊認為，不見得IT背景才能來投履歷，其實擁有人文、歷史背景也占有優勢，「雖然資訊是我們重視的，不過也需要有『懂生活』的夥伴加入，才能真的從『人』的角度出發設計產品。」（外送食安險、寵物險，將來銀行喊出「三零」拚好服務）

將來銀行將服務「金融小白」族群，外籍移工、新住民是未來鎖定的一大族群，梅驊提到，未來客服人員計劃聘用新住民夥伴，用所有客群熟悉的語言提供服務。薪資方面，梅驊強調雖然沒有外商公司給的多，但絕對優於傳統金融業。

樂天開業第一年招120人，鎖定業務人才

樂天商業銀行同樣強調史地背景人才有優勢，籌備處負責人魏啟林表示：「只要你對純網銀有喜好，就會有成就。」各種領域的人才都會找，並沒有特別限制，會依求職狀況做判斷，不過因為系統技術開發大多從日本技術轉移，未來將鎖定在業務人才方面。

魏啟林預估，明年開幕時希望能招募60名員工，並在開業第一年增加到120人，依業務狀況增減，預估五年內總人數不超過200人，他強調這些員工數不包括客服等兼職人員。

LINE BANK預期八月中旬公布徵才細節

LINE BANK籌備處目前約有50位員工，在確定奪照後態度相對低調，沒有舉辦任何公開媒體活動，發言窗口表示，內部已著手規劃徵才。

具體的徵才細節，預計會在八月中旬，在LINE Bank籌備處的官方帳號公布，招募職缺、人數屆時才會明朗。

相較於樂天、LINE的低調，將來銀行最為積極，早早公布人才需求，甚至還舉辦線下招募說明會。人數方面，將來銀行員工可能多達300人，一名銀行主管私下表示：「純網銀幹嘛需要那麼多人來？幾百人太多了。」從招募的人數，也能隱約看出各家業者不同的策略方向。

責任編輯：陳映璇

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。