「請一定要買下我們！」Appier併購日本AI新創Emin的背後故事|數位時代 BusinessNext

繼2018年收購印度新創QGraph後，Appier（沛星互動科技）又再次出手，以現金收購日本AI新創Emotion Intelligence（以下簡稱Emin）。不過，具體的收購金額則沒有向外透露。

同時，Appier宣布推出AiDeal電子商務解決方案，協助電商業者掌握消費者行為軌跡與真實的購買意向，進一步提升轉換率。

在消息發布的前一天，《數位時代》前進Appier辦公室，分別訪問Emin的執行長太田麻未與Appier創辦人游直翰，談談這起少見的由台灣新創收購日本新創的案例。

游直翰：「如果1+1>2，我就去邀請他們加入Appier」

2011年成立於東京的Emin，專注於電子商務的轉換率提升，其電子商務解決方案ZenClerk在加入Appier後正式更名為AiDeal。

AiDeal是透過人工智慧與滑鼠游標追蹤技術，來分析消費者在網頁上的即時行為動態進行篩選。將消費者分為「即將購買」、「猶豫不定」以及「只逛不買」三個階段，再針對「猶豫不定」的消費者推送限時優惠折價卷，藉此提升轉換率。

太田麻未表示，AiDeal共有200多個參數來判定消費者的狀態。舉例來說，如果消費者快速捲動略過商品，購買的可能性就不高；但若捲動頁面後又多次回到某個特定產品，就會被歸類為「猶豫不定」的潛力消費者。Emin在日本擁有超過800個客戶，使用AiDeal後能夠提升雙百分點的轉換率。

對Appier來說，Emin既有相似之處，都是靠AI來解決企業的問題；也有互補之處，能夠補足Appier目前產品線的不足。談起Emin，游直翰也相當直接：「 老實說，Appier也可以自己開發 （同樣的技術）。」不過他接著說：「但是學一家公司、做一樣的事情只是表皮，更重要的營運與解決問題累積下來的vision與經驗，這都是看不到的軟實力。」

除此之外，游直翰點出了他相當欣賞Emin的兩個重點：「簡單、有效率。」他強調簡單並不是指技術、演算法簡單，而是概念夠直觀，讓客戶能夠直接有感，且解決的方式與回報相當有效率。「Emin在解決的是所有電商都會遇到的問題，預測購買與否、進行有效率的轉換，對電商來說是很大的貢獻。」游直翰說。

收購Emin是否會加速Appier在日本上市的速度？游直翰沒什麼猶豫地說：「 上市或資本市場，對現在的Appier來說是比較其次的問題，最重要的是把產品、服務做好。」

他強調收購Emin當然對於日本市場的發展與影響力有些綜效，但是整起收購案與Emin所處的國家沒有關係，如果今天Emin是台灣公司，Appier一樣會很有興趣。

「我的想法很簡單，如果1+1>2，我就去邀請他們加入Appier。」游直翰說。（亞太17家最強新創出爐，Appier 台灣唯一上榜）

進軍國際市場，Emin加入Appier有兩原因

對Emin來說，加入Appier，瞄準的是更遠大的目標：前進全球市場。

太田麻未認為加入Appier的原因主要有二：一是Emin與Appier的產品具有互補性，合作能增加競爭力；二是Emin一直在考慮拓展全球市場，不過考量到人力與資源的調度，短時間內難以達成目標，加入Appier成為了捷徑。

目前Appier在亞洲14個城市設有據點，包含東京、大阪、雅加達，最遠則至印度的孟買、新德里。

除了實際上的海外據點，太田麻未也在Appier中看見了進軍全球的潛力，她以語言來舉例：「日本新創也想打國際市場，但會有語言上的障礙，與Appier接觸後，幾乎每個人都會說英文，也有不少人會說日文。」在太田麻未眼中，Appier已為前進全球市場做好了準備。

問起太田麻未對於游直翰的印象，畢竟太田麻未是Emin執行長，加入Appier後等同於降了一階，能讓她同意被收購，游直翰應該有些讓她印象深刻之處。太田麻未表示，游直翰的「反差」讓她留下了好印象，「他是一個很powerful的經營者，也有很強的交涉力；但是跟員工討論決策、產品方向時又很扁平，respect。」

針對本次的收購案，太田麻未補充道：「當然併購過程中是辛苦的，但是接觸大量的Appier員工，甚至是一起去見客戶後，發現溝通比想像中順利。」她笑著繼續說，「我甚至直接跟直翰說，『請你一定要買下我們公司』。」

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。