曾是祖克伯的親密戰友！Asana創辦人為何毅然離開Facebook溫柔鄉，醉心打造專案軟體工具？|數位時代 BusinessNext

曾是祖克伯的親密戰友！Asana創辦人為何毅然離開Facebook溫柔鄉，醉心打造專案軟體工具？

Facebook共同創辦人達斯廷．莫斯科維茨，20初代便早已坐擁驚人的權力與財富，而他卻毅然離開老東家的懷抱，轉頭創立自己的科技舞台——Asana。

幾天內學會程式編碼，和一群好友嘗試改變世界

莫斯科維茨出生於1984年，父親是一位精神病學專家，他在佛羅里達州長大，隨後考取聞名世界的哈佛大學。2004年，在哈佛大學的宿舍內，莫斯科維茨與祖克伯在內的其他好友試圖改變世界——創立Facebook。

一開始，Facebook被定位為哈佛大學生找尋對象的交友工具，卻在推出之後一炮而紅，這個年輕的團隊便決心將Facebook做得更大。2005年，莫斯科維茨輟學，和其他成員一起搬到加州矽谷，繼續追求他們的雄心壯志。

Facebook的成功，全世界有目共睹。祖克伯曾回憶道，當初莫斯科維茨根本不懂何謂程式編碼，卻在表示可以幫忙祖克伯發展他的「小玩意」後，在幾天之內就學會程式語言，並開始編寫程式。這項人生有趣的插曲，大大改變了莫斯科維茨往後的人生旅程。

離開Facebook鳥巢、創立Asana，盼實現人體的流動感

莫斯科維茨雖然身居Facebook高位，卻非常喜歡待在幕後和員工們交流。2007年，莫斯科維茨遇見從Google被挖角來的Justin Rosenstein，莫斯科維茨當時正在開發專案管理工具，以便團隊做進度追蹤，而恰巧在Rosenstein離開Google之前，就曾建立過類似的服務，兩人很快便取得共識：若想要實現理想中協作軟體的藍圖，就必須離開Facebook這個大鳥巢。

2008年，莫斯科維茨離開Facebook，與Rosenstein一起創辦Asana。Asana一詞十分特別，來自於梵文的「瑜珈」之意，期許Asana打造的產品能實現人體的流動感。

僅以口耳相傳來推廣，卻收攬AT&T、Google等知名公司的心

2011年，Asana首次發布協作軟體Beta，該軟體能夠幫助團隊進行專案協作，且無需使用電子郵件，十分便利。Asana提供六個月的免費試用，隨後即在2012年推出收費版本，平均要價一個月10.99塊美金（約316元台幣）。到了2017年，已有超過25,000個付費客戶。

有趣的是，莫斯科維茨和Rosenstein堅持不雇用銷售團隊，傾向以網路搜尋或口耳相傳的方式來替產品廣告，而這樣的效果竟出奇得好。如今許多知名公司，如AT&T、Google、NASA、HBO和Airbnb等，都已是Asana的忠實客戶。

醉心於佛學，在科技舞台上成為更好的領導者

隨著Asana的成功，莫斯科維茨成為一位更稱職的領導者。在Facebook時期，莫斯科維茨以火爆的性格聞名，然而，隨著這幾年醉心於佛學以及大量的領導者策略研究，他瞭解好的領導者必須成為團隊穩固的基石。莫斯科維茨也引用心靈大師Jon Kabat-Zinn的名言：「你不能阻止浪潮（困難）來襲，但你可以學會如何衝浪（克服困難）。」

2020年，Asana即將上市，該公司在2020年4月止的財報顯示，營收比去年增加1,970萬美元，年增率高達71％。而同時身為該公司的CEO和Facebook股東，現年36歲的莫斯科維茨身價則來到142億美元。這位祖克伯過去的親密戰友，正在屬於自己的舞台上，打造科技史上另一項傳奇。

責任編輯：文潔琳、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。