全聯二代接班醞釀中！在大兒子林弘斌接手前，林敏雄還有哪些任務？|數位時代 BusinessNext

全聯二代接班醞釀中，董座林敏雄退休前還有哪些任務？

二月底一筆人事異動，全聯二代接班計畫浮上檯面。回顧過去幾年，數位轉型、商品優化、店型提升都為全聯帶來新氣象，但在交棒以前，林敏雄還有哪些事需要完備？

全聯屢創佳績、業務創新，為二代接班鋪路

2019年，全聯年度總營收創下1,300億元新高，全國門市數量破千，自有支付PX Pay也迅速爬升到第三大行動支付。今年下半年，全聯數位轉型的最終部曲「實體電商」即將上線，再加上未來將加強的物流、後台系統建設，全聯公子的登基之路可說是已鋪上紅毯。

不過，這樣的充足準備與亮眼成績，在五、六年前是難以想像的。據了解，當時雖然全聯營收每年皆有成長，但單店平均營收卻是往下降。如何將人流引進來，讓公司更加健全地成長，成為重要的挑戰。

對此，全聯用創意的新策略成功贏取顧客的青睞。在商品方面，全聯就以「帶路雞」生鮮、麵包及甜點等高頻次及高話題性的商品，做出與同業間的區隔，提升人流數；店型方面，全聯也與日本設計師西川隆合作，砸下重金打造明亮舒適的購物空間，翻轉傳統的全聯門市形象；自去年五月開始的數位轉型策略，更成功教育市場，帶著婆婆媽媽走進行動支付的世界，並擴大打擊面，提供分批取貨、宅配到府等新型態購物方式。

這些開疆擴土的戰役，林弘斌也有功勞在身。目前擔任全聯商品部副總經理的他，十年前從紐約學成歸國，從收銀員、搬貨等基層工作做起，逐漸升到店經理，並在全聯開發生鮮時，回到總部負起重責大任，成功把生鮮的營收占比做到20%。此外，他同時也擔任全聯阪急麵包公司的董事長、並且以專案負責人的身份處理PX Pay行動支付相關的業務。

雖然外界預測林弘斌在短期內還不會正式接班，在那之前全聯依舊有許多改良必須到位。物流系統與會員經營優化，就是其中幾個重點項目。

重點發展項目：冷鏈物流與會員經營

全聯行銷部協理劉鴻徵表示，近來許多全聯門市都擴增冰箱，希望提升如牛奶等「日配」（即鮮度高的每日配送產品）的銷量。事實上，牛奶類型的產品就如同生鮮，消費頻次高，能夠增加來客數量，但劉鴻徵坦言，冷鏈物流的整合始終是全聯的痛點。

目前來說，日配品的物流主要由供應商處理，這也導致店家門市必須分次與不同品牌產品的物流商收貨。此外，由於全聯無法監控各家業者的冷鏈物流過程，參差不齊的配送品質也是一大困擾。為降低損毀率與缺貨狀況，並減少人力負擔，冷鏈物流的整合可說是不得不做。

事實上，過去全聯就已經整合過乾貨的物流，將各個供應商的貨品先運到北、中、南的DC倉儲，再進行統一配送。但冷鏈物流的技術更繁複，包含了可以即時監控物流車溫度等物聯網智慧系統的建置，DC倉內的低溫倉儲也需要更完備。

這些也都是未來全聯智慧物流計畫的一部份。預計2021年，擴建中的全聯高雄岡山智慧物流中心將完工，找來耀欣數位科技來建設能感應出不同形狀、重量、體積的商品，並依此做差異化的排列，預計廠區內自動化比例可達九成。

另外，今年另一個重點則放在會員經營的優化上面。劉鴻徵表示，基於Line@的計費方式調整，會員的精準行銷變得更重要。全聯正在考慮投入AI標籤的技術，提升廣告投放的效益。既有的PX Go!電商App，預計會有新一波改版。

林敏雄在二月底發佈人事異動通知時曾表示，放眼下個20年，全聯將展開「20+20」全面升級計畫。全聯雖然沒有詳細說明計畫內容，但無論是在數位轉型、後端營運以及會員經營上，似乎都在優化既有的基礎，為「後林敏雄」時期揭開序幕。

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。