iCHEF發布「餐飲景氣白皮書」，從2億筆數據中意外發現這類餐廳最抗跌？|數位時代 BusinessNext

五都餐飲業營業額，自農曆新年以來不斷下滑

從iCHEF的數據可以發現，對比去年同期（非日期，而是以農曆年、228連假等假期對標）五都餐廳的營業額自新年以來一路下滑，至清明連假達到最高峰， 下滑23% 。合理推估如果疫情持續延燒，餐飲業的衰退可能暫時還會持續一陣子。

群聚型、高單價餐廳衰退幅度更大

另外，若從金額切入，拆分成「200-600元」與「600元以上」兩個族群，可以發現「超過600元」的衰退幅度大於「200-600元」，最大甚至可以差到整整一倍。

這也不難理解，超過600元的大多是較高級的餐廳或者是聚餐人數較多，在避免群聚的前提下，單價較高的餐廳自然受到比較大的影響；但消費者還是要吃飯，平價的餐廳跌幅有限，一來一往之間自然慢慢拉開差距。

同樣的情況也發生在「早餐」對比「晚餐」，晚餐衰退幅度也比早餐多了近一倍。

意外發現：免疫力概念餐廳抗跌強？

另外，iCHEF也從數據中挖出一個有趣的發現，如果拉出「中式餐廳」與「韓式餐廳」，會發現韓式餐廳相當「抗跌」，中式餐廳則在清明連假的營收衰退25%。

對此，iCHEF共同創辦人程開佑猜測，可能是因為消費者在疫情期間特別注意「免疫力」問題，韓式餐廳不管是泡菜、人參雞湯等都給人相當健康的印象。

從新加坡經驗，我們可以學到什麼？

新加坡比台灣實施更嚴格的防疫措施，甚至從4月7日起至5月4日「半封城」，全面落實居家辦公，非必要服務業商店和工作場所皆須關閉。

雖然iCHEF在新加坡的客戶數並不多，僅有200+家，再加上風土民情可能與台灣有些不同。但iCHEF仍整理出部分也許值得台灣參考的經驗：

一：內用完全消失（封城），但外帶的比例大於外送

二：消費者依然偏好主流平台

三：訂餐者會一次幫全家訂餐，且會提早預定

四：也因為訂餐者一次訂餐的量變大、金額提高，未取餐的風險提高（電話訂餐）

責任編輯：蕭閔云

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。