SaaS新星Monday成軍不到10年拚IPO，但這間以色列新創還有哪先關卡要過？|數位時代 BusinessNext

SaaS新星Monday成軍不到10年拚IPO，但這間以色列新創還有哪先關卡要過？

來自以色列的新創Monday.com，透過SaaS與訂閱制模式，為各企業提供工作流程管理服務。成立不到10年便提交上市申請，但風光背後還有哪些隱憂？

疫情＋數位轉型，工作流程管理系統異軍突起

為何這種與工作流程有關的平台，近年在B2B市場異軍突起？原因在於，雖然像是Salesforce或SAP這種系統大廠，確實提供從訂單、生產、行銷自動化、CRM到客服近乎一條龍的服務；但企業採購系統時往往是分段進行，基於不同時期與環境的考量下，很可能會發生「一家公司、多套軟體」的狀況。這時系統間的資料串接，以及系統與傳統流程的整合，往往會造成開發端相當大的成本。

因此如Monday.com這類整合公司業務及第三方服務的平台類產品，讓企業無須自行開發，或是以相對低度施工成本，在單一平台串連相關的系統與工作流程。再加上新冠疫情推波助瀾，進而成為中小型企業快速數位轉型的解決方案之一。

從數字上來看，確實帶來不少業績。對於一家需獲取穩定經常性現金的SaaS公司，獲客數與因客戶數而來的經常性收入是最重要的指標。根據Monday.com提交的F-1表格，在2020年ARR逾5萬美元的客戶數，從前一年的76家增加到264家。營收也從0.78億美元提升至1.6億美元。

競爭者多＋財務失衡成最大隱憂

不過，據Seeking Alpha專欄作家Donovan Jones分析，雖然Monday.com營收表現亮眼，但 目前最大的風險在於為數眾多的競爭者 。除了更早切入企業溝通市場的Slack、Asana，另外還有同樣提供工作管理模板的Airtable與Notion，也搭上疫情帶來的遠端工作趨勢，營收分別來到0.33億與0.13億美元，都是不可忽視的後起之秀。

此外，Donovan Jones認為 財務風險同樣不能輕忽 。攤開財務報表，雖然Monday.com營運翻倍成長，但營運費用也是同步膨脹。其中最大宗的業務與行銷費用，不論是2019年的1.18億美元或2020年的1.91億美元，都大於該年度的總營收——這對於投資人而言，恐怕對財務管控的評價大打折扣。

正是因為SaaS類型的新創企業，為了搶佔市占率與營收，會發生客戶數與行銷成本同步飆升，犧牲利潤率。因此要衡量SaaS體質，美國企業家Tim Feld提出「 40法則 」，也就是 「營收成長率」加上「營業利潤率」大於40%的公司，才是較為健康的SaaS公司 。

以Monday.com今年第一季的成績，營收年成長率85%加上EBITDA（未計利息、税項、折舊及攤銷前的利潤）為負64%，為21%，顯見在利潤率與營收的平衡上，仍有改善空間。

但營運端似乎已意識到財務面的危機，從2019年至今，業務與行銷費用占營收比例已經從151.8%降到118.8%，今年第一季更是來到106.9%。另外現金持續外流的狀況也有改善，今年第一季自有現金流為負159.5萬美元，去年同期則為負595.9萬美元。

資料來源：Protocol、Seeking Alpha、SEC
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。