工作生活平衡很難嗎？美新創Clockwise獲1,800萬美元融資，助你成為時間管理大師|數位時代 BusinessNext

導入 AI 與智動化技術重新規劃使用者行程，做事效率最佳化

總部位於加州舊金山的 Clockwise 為了解決現代工作者難以主控的日程，規劃了智慧化行程（schedule）助手，提供工作者管理時間的工具，這款軟體可串接使用者習慣的日程表，如：Goolge、Teams 等，透過導入 AI 與智動化技術重新規劃使用者的行程，將做事效率最佳化。

對於很多工作者而言，日常且零散的工作常常造成混亂，除了使效率降低之外也容易耗費心神，因此，Clockwise 主要協助使用者首先專注於優先處理事項，並且合理地安排各項工作的時間佔品，並且把要做的事情分配妥當，以「分鐘」為基準不浪費任何時間，這除了能讓用戶更加專注眼前的事情，不要一下子做 A、一下子又被 B 干擾盲目地工作，也能消除被時間值追趕的壓力，把一切都放在軌道上、按部就班地進行。

除此之外，人工智慧被運用在「抓取使用者偏好」上，比如說每天對於用戶而言重要事情不同，可能是參與會議、和客戶提案、準時接送小孩、與父母共進晚餐等，Clockwise 會協助安排當日工作，確保能為重要的事情多留一些時間，不讓工作壓縮到日常生活。

直至 2019 年，Clockwise 使用者迅速成長，直至 2020 年 1 月，Clockwise 使用者成長了 90％以上，以每週 5％的幅度成長。尤其在疫情衝擊下，遠距工作盛行，從而使 Clockwise 的功能受到青睞，讓使用者大幅增加。

B 輪融資逾 1800 萬美元，推出新產品協助企業遠端工作

貝恩資本風險投資公司協助 Clockwise 進行 1800 萬美元 B 輪融資，原有投資者 Accel 和 Greylock Partners 也加入此次投資。目前已成立 4 年的 Clockwise，總融資額已達到了 3160 萬美元，其中包含前次於 2019 年 6 月的 1130 萬美元 A 輪融資。作為這項投資的參與者，貝恩的 Ajay Agarwal 也順勢加入了 Clockwise 的董事會。

Matt Martin 表示，從一年前推出智慧日曆功能以來，Clockwise 已為 Lyft、Slack、Asana、Coursera、Twitter、Intercom 和 Spotify 等公司的員工，優化了 200,000 多個日曆。

創辦人更補充說明，到目前為止，Clockwise 的資金多用於招募人才，而 B 輪募資也會是相同用途。目前 Clockwise 有 20 名員工，希望在年底前擴編 10 名員工，協助銷售、優化產品和工程設計等需求。此外，Clockwise 也推出了新產品——Clockwise for Teams，旨在幫助企業在新冠肺炎肆虐期間，讓員工和團隊間保持密切聯繫。

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。