iKala發布2021四大網紅趨勢，KOC、聲音經濟崛起！預告直播導購服務回台落地|數位時代 BusinessNext

iKala（愛卡拉）於今（23）宣布，旗下專注於東南亞直播電商服務的Shoplus，將於2021年第二季在台灣落地，iKala東南亞區總經理陳姵妤（首圖右）表示：「希望透過去3年在東南亞學習到的經驗，應用到台灣。」

iKala於去年正式成立「iKala商務（commerce）」，旗下有Shoplus與網紅媒合平台KOL Radar，兩者都是協助企業或品牌搶占社群電商、粉絲經濟的服務，營收在去年約占iKala 3成。

目前iKala主力營收來源，仍是雲端服務為主，iKala商務的營收目標則是希望能追上雲端服務。

Shoplus + KOL Radar目標營收與雲端服務打平

Shoplus主攻東南亞，累計有17萬個東南亞品牌註冊使用，並觸及了1,000萬以上東南亞社群消費者，是Shoplus重要的成長動能。

以泰國為例，Shoplus經手的GMV（商品交易總額）就超過22億元新台幣，2021預計成長20～30%。如泰國國民品牌曼谷包（Naraya）就因為疫情的關係造成觀光客銳減，也採用Shoplus進行直播銷售，訂單數量較單純的貼文銷售增長50%。

且在東南亞KOL Radar與Shoplus已整合，商家可以透過KOL Radar找尋合作網紅，並利用Shoplus直播導購。

在今年第二季Shoplus也將落地台灣，提供台灣商家直播導購的服務。這也與Shoplus在台灣找到了布點綿密的物流合作夥伴有關，預計於第二季公布。

而在KOL Radar方面，iKala共同創辦人暨營運長鄭鎧尹（首圖左）也坦承，網紅媒合的服務相當競爭，「但我們服務的是中大型品牌，特別注意轉換率，將是我們與其他人相比最大的優勢。」今年KOL Radar預計將為企業、品牌媒合1萬位以上的網紅。

2021年網紅行銷4大趨勢：KOC、YouTube、聲音社群與社群導購

同時，KOL Radar也發布了「2021網紅行銷趨勢報告」，抓出了4大趨勢：KOC、YouTube影音內容當道、聲音社群、社群導購。

1.KOC（Key Opinion Consumer，關鍵意見消費者）

與微網紅不同，KOC更強調網紅本身就是消費者，且更具「推薦感」。目前採用KOC策略的前三名產業為美妝、快速消費品與3C產品。

2.YouTube影音當道

根據統計，在排除通訊軟體後，YouTube是台灣最常使用的社群媒體，其次為Facebook與Instagram，且男女的比例均衡。此外，YouTube官方也指出，有81%的消費者認為YouTube會影響他們的購物決策，影音內容對於消費者的決策影響力不容小覷。

在趨勢方面，現有的頭部YouTuber有愈來愈走向精緻化、節目化的趨勢；另外，靠「影視歌」等傳統管道走紅的藝人，也紛紛跳進來經營YouTube頻道，如蕭敬騰、鄭元暢、楊丞琳等；最後是，瞄準不同受眾的副頻道也不斷加開中。

3.聲音社群的崛起

KOL Radar也獨家與SoundOn合作，收錄2020年全年度SoundOn平台上4,553檔節目，包含作者名稱、內容簡介與節目資料，發現目前podcast的節目仍較多為知識型，科技、創業、分析、投資的關鍵字出現的頻率相當高。

而根據SoundOn的數據顯示，2020年上半年就有870檔新節目開設，自4月起連續3個月都有超過100檔新節目加入。

4.社群導購

台灣電商相當普及，超過80%的台灣民眾曾使用電商購物，高過全球平均的76.8%。而受到疫情的影響，電商比過往更加熱門，KOL Radar跨Facebook、Instagram、YouTube平台，撈出了「團購」、「導購」等具有社群促銷關鍵字的貼文，發現自疫情後的貼文數量就直線上升，透過社群導購成為電商相當大的助力，也是網紅收益來源的提升。

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。