政治公關與網紅的漫天共舞|數位時代 BusinessNext

社群媒體造就了網紅經濟

不是每一個政治人物都會成為網紅，也不是每一個政治人物都能成為全國等級或是國際網紅，不是每個從政者都是唐鳳。這是第一點，也是最重要的關鍵。

政治人物能成為網紅（指的是在網路上有影響力，有為數眾多跟隨者的魅力人物），在網路上累積影響力，首先要有必要的特質，也就是「經常主動將自身言行發布於自媒體或社群媒體上，與群眾保持各種互動」。無論是透過個人臉書或推特，或是花錢找政治公關公司或社群行銷公司幫忙造勢，前提是要嘗試運用社群媒體。

回到第一個問題，政治人物是否應該成為網紅？答案在於從政者是否認知到自己需要運用網路工具建立或擴大自身的影響力，來增加追隨者（粉絲）。因此，當從政者需要透過選票才能當選，當然就需要成為某一領域的政治網紅，例如財經專家或是軍事外交。

網紅是一把雙面刃

政治人物如何與網紅合作，與哪些網紅合作，考量點是雙方支持者的重疊程度，以及透過網紅合作所欲達成的行銷目的。

當網紅本人與其支持者在政治傾向上是變動的，政治人物在合作之前必須審慎評估，若是支持者多數對這位網紅評價不高，合作之後不能成功擴大自己的支持群眾，反而讓原本的支持者流失。特別是娛樂圈的網紅，在合作上，政治人物往往不容易拿捏在鎂光燈前表演的方式，甚至有一個潛在風險，娛樂網紅如果有負面新聞，反而讓政治人物的議題失焦或扣分。

因此，建議政治人物優先與「專家型」網紅合作，「沾光」專家網紅的光環，強化自身的專業形象。這類型的專家或者達人，可以涵蓋科學家、醫生、公共衛生專家、大學教授、運動選手等等，透過政治公關公司可以找到許多合作對象，不僅止於台灣，也包含國際上的意見領袖（也就是KOL，Key Opinion Leader）。

“Shall we dance?” 讓我們來跳舞吧！

最後，身為政治人物或是政治幕僚（行銷顧問），在開始與網紅跳舞之前，有幾個要點，可以檢視自己擅長的舞步，究竟是探戈還是華爾滋，是街舞還是抖肩舞。
人物特質：彼此的性格特質與擅長領域的契合度評估。

社群媒體：YouTube 直播？Podcast 預錄？哪種方式避免自曝其短，又能截長補短。

台詞腳本：腳本，腳本，腳本（請默念三遍）。

天底下沒有不需要彩排的劇情電影，所有台詞都是寫好的，政治網紅尤其不能即興發揮，除非能夠百分百確定自己獲取的事實資訊完整，遣詞用字都符合情理法，臨場發揮才不會失準。

再說一次，民意如流水，水能載舟，亦能覆舟，亙古不變。與網紅合作是時勢所趨，藉由網紅的網路聲量，帶起社會對於重要議題的討論與注意，也是現今政治人物必須學會的技能。三個臭皮匠，勝過一個諸葛亮，其來有自。

責任編輯：陳建鈞

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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。