Snapask投入3億元製作線上課程、簽約15名老師！為何要切入線上補教領域？|數位時代 BusinessNext

投入3億元製作課程、簽約15名老師！解題服務Snapask為何要砸錢做線上教育？

「媒合解題」的服務很輕量，且具有可擴展性，為什麼Snapask還要投入大把鈔票在內容產製上？

投入新台幣3億元推動內容產製，從學科到學習檔案製作通通有

「518是翻轉台灣教育界的日子（因疫情停課），老師、學生、家長都在找尋、使用教育科技的相關產品。」蘇詩涵說。根據美國研究機構HolonIQ《智慧學習產業產值》調查報告就指出，全球數位學習支出將從2018年的1,520億美元，成長至2025年的3,420億美元，占整體教育支出的比重也將提升至4.4%。

觀察到新的趨勢，Snapask在原先媒合解題的服務之外，推出各種線上教學課程，包含學科進度的「進度攻略班（針對高一、高二學科）」、申請大學的「學習歷程檔案製造所」，也計劃推出「108課綱素養課程」，將預計投入新台幣3億元來推動相關的內容產製。

也因為「進度攻略班」包含高一、高二從國文、英文、數學、物理等重點學科，費用採用月費為主，每科1,490元每月，也預計推出學期制的訂閱方式。購買課程的學生每週定時上課，課程也可自由無限重播，且實體的講義與題庫會宅配到府。申請大學的「學習歷程檔案製造所」課程則約2,000元。

Snapask的目標很明確：學生讀了書、上了課，就有解題的需求，讓自家的媒合解題服務能更頻繁地被使用。

蘇詩涵也不諱言地說，的確新服務會與補習班打對台，會產生競合的關係，「現在也許是補充的教材，但說不定有一天，學生們會大量採用線上影音課程，追求效率的最大化，而不是只追求『坐』在補習班裡面。」

較特別的是，Snapask也簽約自己的專屬教師，現在已有15位專業師資，涵蓋國、英、數、自、社全科。

「可以注意到，我們的老師很年輕，他們不一定是名師，但絕對最理解學生學習遇到的問題。」蘇詩涵說，她也提到，許多線上課程平台會選擇與成名的老師合作，形式就是給一塊黑板，攝影機就開始拍攝，「但我們會從腳本開始，追求課程的品質與學生觀影的感受。」

Snapask跨入教學內容的市場也不只台灣，日本、韓國也在2021年分別推出高中、大學課程，香港也在同年上線國高中的影音課程。台灣預計在2023年一條龍式地完成國小到高中的全科影音課程。

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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。