敢約CEO吃午餐嗎？Intel台灣總經理：一對一效率更好，但要先做到這三點|數位時代 BusinessNext

敢約CEO吃午餐嗎？Intel台灣總經理：一對一效率更好，但要先做到這三點

你在推展新計畫時，要如何快速得到整個團隊的認同？台灣英特爾總經理告訴你，一對一溝通，除了能維持公司的彈性與速度外，也能提升你推展新計畫的速度。

30% 時間花在一對一會議，直接溝通成效最好

劉景慈解釋，在英特爾因為跨部門、技術領域的專案繁多，主管的行事曆隨時開放，任何人都能預約，他自己也會找一線工程師一對一開會，關心計畫執行狀況。有新點子，他也會聯繫國外的副總一對一討論，「英特爾的經理人，平均花近 30% 的時間在一對一會議上。」

英特爾新竹辦公室總經理謝承儒也分享，自己剛進英特爾時，原本不習慣什麼都要一對一會議的文化，但透過同仁及主管的頻繁面談，他發現，比起以往公司，性質相似的專案，英特爾推進速度更快。因為以前計畫碰壁，向上求助，主管也不一定能解決你專業領域的問題；但在鼓勵一對一的環境下，你可以直接找相關專家諮詢。

能有這樣的風氣，劉景慈指出，關鍵在於主管能不能打造具心理安全感（psychological safety）的環境，當員工表達自我時，不必擔心會對個人形象或職級帶來負面影響，才會願意溝通。劉景慈說，打造心理安全環境的3個關鍵是真誠（authentic）、承諾（commit）以及謙卑（humble）。

一對一「遊說」爭取認同，快速推展新計畫

劉景慈分析，通常團隊成員對新計畫的接納態度，呈常態分布（normal distribution），這時發起人只要尋求 30% 關鍵成員的支持便能啟動，其他團隊成員自然會跟上。

面談中聽到的需求，立即化為行動

劉景慈分享，曾經他注意到一名員工的出缺勤異常，就在面談時提起。細問之下，對方向他傾訴有家人生病，使他心力交瘁，無法兼顧工作。劉景慈得知後，請公司幫他添購設備，讓他在家上班。

所謂承諾，劉景慈攤開自己密密麻麻的記事本，上面都是答應要協助員工的事。劉景慈說道，主管除了一再表達幫忙員工的意願，也要拿出行動力，說好的資源想辦法討，要牽線的人才，趕快發信聯絡。

劉景慈分享，曾有部屬面談時，透露自己想去國外闖闖、增加歷練，「當時我第一個念頭是，他要離開我的團隊！」但他後來想想，拓展視野是好事，所以跟部屬協商先留下，他幫忙安排去國外的機會，最後讓部屬去美國英特爾，加入負責 ChromeBook 的團隊。現在那位員工碰到跟外部廠商的合作狀況，都還是會找劉景慈討論。

謙卑，則是把員工當作專家

謝承儒分享，英特爾內部有個「 employee recognition 」的獎勵系統，當員工想稱讚同仁時，可透過該系統寫信傳達感激之情。系統除了發放點數獎金，也會寄副本給部門主管。謝承儒有次透過系統，得知某員工在專案中扛下多項重任，獲其他員工感謝。面談時就向對方請教，如何獨完成這些工作，表揚之餘也督促自己學習。

疫情以來多數會議改由視訊，謝承儒提到，視訊較難營造與員工深談的氛圍。謝承儒的解法是提高頻率，像半小時的面談，就分成兩次 15 分鐘。謝承儒指出，面對面時，單次時間愈長，愈容易聊得深入，但視訊反而要透過次數來建立習慣，拉近距離。

在分工精細、變動迅速的科技產業，一個專案會牽涉到各種專業，劉景慈說，主管不可能用命令的方式管理團隊，將頻繁一對一溝通的文化落實，公司才能維持彈性與速度。

本文轉載自：經理人月刊
責任編輯：錢玉紘

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。