LVMH市值突破5,000億美元！身家7.4兆的奢侈品大亨，如何攀上世界首富？|數位時代 BusinessNext

LVMH市值突破5,000億美元！身家7.4兆的奢侈品大亨，如何攀上世界首富？

由於奢侈品牌集團LVMH的高速成長，董事長貝爾納．阿爾諾如今不僅成為世界首富的角逐者，更一度超越貝佐斯、比爾蓋茲成為全球最有錢的人。

超車貝佐斯、比爾蓋茲，LVMH掌門人阿爾諾奪世界首富

截至1月20日下午5點時，依據《富比士》的實時富豪榜單，阿爾諾資產價值總計為1,157億美元（約新台幣3.5兆元），以1億美元之差略勝排名第2的貝佐斯，微軟創辦人比爾蓋茲則排名第3。

儘管貝佐斯2019年與結髮25年的妻子麥謹思離異後，付出的350億美元贍養費拉近了兩人的差距，但不到半年前，阿爾諾身價還只有1,020億美元，短短幾個月過去，他便拉近差距甚至反超貝佐斯與比爾蓋茲。

不過，假使比爾蓋茲未在慈善事業投入數百億美元資金，此時的世界首富仍會是比爾蓋茲。

根據《富比士》的計算，阿爾諾並非首次超車貝佐斯，去年12月他曾一度登上世界首富寶座，雖然時間非常短暫。

LVMH統領逾70個奢侈品牌，4年總資產翻轉2倍

LVMH是全球首屈一指的奢侈品牌集團，旗下品牌總數逾70個，其中更不乏LV、迪奧、紀梵希等為眾人所熟悉的知名品牌，2018年總營收達到540億美元。

才剛進入2020年，這間奢侈品牌集團便動作頻頻。上週，LVMH旗下孵化器Kendo收購美妝品牌Kat Von D Beauty；1月15日，還買下史上第二大的鑽石原石。

恰好去年10月，LVMH才以162億美元吞併珠寶品牌Tiffany & Co.，這是集團有史以來最大宗的交易案。而這顆重達1,758克拉的鑽石原石，也可視為他們進軍珠寶業務的大膽一步。

統領LVMH奢侈品牌帝國的阿爾諾，並非設計師或藝術家出身，相反地，他反而在學時讀的是機械工程 。然而這位看似跟時尚奢侈品絕緣的企業家，卻在1989年職掌集團後，帶領各品牌在11年內利潤成長5倍，市值增加15倍。

與1990年時相比，LVMH至今股價增長超過23倍，近年仍呈現非常高速的成長。2016年時，阿爾諾的身價還不到400億美元，不過4年時間，他的總資產暴漲約800億美元，翻轉兩倍有餘，現在更成為世界首富的角逐者。

但，相較於身為「兆元」俱樂部一員的亞馬遜、微軟，這間奢侈品巨頭規模並不算大。LVMH市值約2,200億美元，只有兩者的2至3成左右。

「與微軟相比，我們顯然很小。」阿爾諾對此毫不諱言，「我們才正要開始。」

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。