eBay創辦人初心是幫老婆賣東西！如何抓住機會、打造年賺102億美元的拍賣龍頭？|數位時代 BusinessNext

最初只想幫老婆賣東西！eBay創辦人如何抓住機會、打造年賺102億美元的拍賣龍頭？

eBay是眾所皆知的拍賣網站，2020年做出年收入102億美元的好成績，這樣知名的企業，當初創立的靈感為何？又是如何走到今日的龍頭地位？

始於興趣，勇於試驗，然後抓準時機！

eBay創辦人皮埃爾在年幼時期就對電腦編程充滿了興趣，他曾經翹課自學電腦，也幫助學校設計列印借書證的程式。1988年他畢業於塔夫茲大學(Tufts University)的電腦科學系，開始為Apple Macintosh編寫管理內建資料的程式，1991年他和三個好友一同創立了Ink Development，為筆式電腦編程，後來改名為eShop，因為表現良好而被微軟收購。

1995年，他幫當時的女友（現在的老婆）在自行架設的拍賣網站Auction Web上交易蓄電池，之後網站持續經營並且大受歡迎，當時第一個拍賣成功的商品是一隻損壞的雷射筆（皮埃爾還特地向買主確認購買動機），對於出售的商品皮埃爾不做任何保證，也不負責解決糾紛。96年業務擴大，開始線上販售機票和相關產品，光是當年年底每天就有80萬場拍賣舉行，1997年Auction Web正式更名為eBay。

嗜好成為生財工具，提供相似興趣者交流的平台

「我從來沒想過有一天我會創辦一家成功的公司，我只是被有趣的科技工作所驅動。」皮埃爾完全沒想到在創立拍賣網站的短短五個月內，他的業餘愛好居然變成了一個價值30億美元、擁有200萬訂閱者的網路企業。更名eBay之後，隨著流量變大重新架站，並且開始向賣方收取上架費用和得標後的佣金。

皮埃爾在經營eBay的過程中發掘，拍賣網站的成功之道在於人們渴望與志同道合的人建立關係。平台的成功讓皮埃爾致力於經營eBay的社群和技術，97年6月eBay以22%的公司股份為交換條件，向Benchmark Capital募得了2千2百萬美金，並且聘請孩之寶玩具公司(Hasbro)的高管瑪格麗特．惠特漢(Margaret Whitham)擔任CEO。1998年，eBay正式上市。

成功不忘關注公益，催生新媒體事業

2020年，eBay的年度淨收入來到了102億7千1百萬美金，員工數來到了1萬3千3百人，皮埃爾在2020年因應公司內部改革離開了eBay的董事會，但他仍舊擔任名譽董事，活躍於公司內部。電商事業的成功讓皮埃爾也回饋社會，1998年他和妻子共同成立了奧米迪亞基金會，支持各種社會事業，像是人權、縮貧和救災基金。

皮埃爾一直以來也是新聞自由的堅定支持者。2010年Honolulu Civil Beat數位新聞媒體成立，並且連續三年獲得最佳新聞網站的殊榮。2014年2月，皮埃爾再創立了一家名為First Look Media的新聞媒體公司，網羅了許多的知名新聞記者，專攻調查性報導。作為媒體先鋒，皮埃爾在近期甚至透過其相關組織，支持前Facebook員工Frances Haugen作為吹哨人對Facebook的指控。

eBay上的拍賣物品無奇不有，不管是破損雷射筆、俄羅斯太空船，還是骨董金龜車，它提供給相同愛好者一個可以互相交流的平台，加以當時90年代網路剛起飛，網路拍賣在當時如同創舉，皮埃爾看見了趨勢，再加上配合自己的興趣，成功創造出橫跨26年的網路電商傳奇，誠如他所言，「我並非刻意創造如此驚人的業務，但順勢而為替我創造了機會。」

責任編輯：吳佩臻、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。