當新常態成為常態，品牌之路要往哪裡走？|數位時代 BusinessNext

當新常態成為常態，品牌之路要往哪裡走？

邁入數位時代之後，企業必須加速導入更能發揮創意的行銷工具，找出新時代的消費者需求，才能讓品牌日新月異，創造新市場。

品牌年輕化，調整行銷策略擴大潛在客群

暫且不論業務活化或是擴張的目標，行銷人在品牌資產的建立與管理上，面臨疫情帶來的經濟商業變化，線上線下的消費行為變遷，首要之務是盤點品牌的「年齡」，包含現有的消費者年齡分布與占比分層，計算產品生命周期與消費者貢獻度的關聯性。

當一個品牌的購買者與支持者逐漸呈現高齡化，整體業績也逐漸下降，就是一個警訊。 行銷策略就必須進行調整，除了穩固既有客層，也要擴大品牌對潛在新客群的觸及率，尤其年輕世代。當消費者購買決策受到網紅與直播主等帶動的趨勢明顯，使用手機上網購物的頻率在防疫期間劇增，行銷預算從實體活動轉向線上的同時，品牌也要嘗試透過官方YouTube頻道影片與Instagram照片、影片直播等方式，持續累績品牌的曝光率。

或許有人會好奇，這樣的策略是短期因應疫情，隨著疫情受到控制，生活回復常規，是否還會適用？答案是肯定的。

線上購物崛起，虛實通路並存將成新常態

新常態將逐漸成為常態，正如同電視購物曾經盛行，但是廣播電台小眾直銷還是存在，網路購物拜疫情之賜猛然崛起，過去僅僅將電商平台當作副線的品牌，紛紛開始著力於自身品牌App，融合門市與網路平台，各項虛實通路仍會並存，但是存在的目的已大不相同，甚至角色互換。

5G將會帶動AR在行動裝置廣告的應用，也會是新常態之下，品牌使用的行銷工具之一。App結合AR，讓沉浸式體驗更為普及，不再需要厚重怪異的VR眼鏡或大型裝置，能展現創意的廣告將會更多，更吸睛。

將實體的產品發表會轉為線上直播，進而運用App加上AR技術，讓消費者身歷其境，想方設法讓品牌追隨者有煥然一新的感受。這或許會是眾多消費品牌未來必須要經歷的過程。

從點閱、消費的數位足跡，找出消費者需求

舉例而言，服飾品牌將門市的穿衣鏡搬上App與網站，而消費者累積的大數據同時成為未來品牌新品的設計參考。美妝品牌在App大玩各種試妝遊戲，並舉辦各種社群活動增加擴散之餘，這些數位足跡也成為數據分析的來源，可以更貼近市場需求。房仲業者提供房屋內外360度全景即時影像，線上客服，甚至線上估價比價，這些點閱與線上行為，也成為預測房市熱區的基準資料。

以上這些，都不是一時的，也不是可有可無，相反的，這些都將是品牌邁入數位時代之後，必須加速導入的策略，使用更能發揮創意的行銷工具。品牌的繼承者們以及掌舵者們，後疫情時代，數位轉型這條路是回不去了，往前走吧！善用新科技，創造新天地。

責任編輯：陳建鈞

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（觀點文章呈現多元意見，不代表《數位時代》的立場）

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。