Appier新任策略長到位！延攬前麥肯錫與前IQVIA高階主管張哲緒，將負責M&A策略|數位時代 BusinessNext

新任策略長到位！Appier宣布延攬前麥肯錫與前IQVIA高階主管張哲緒，將負責M&A策略

Appier宣布延攬張哲緒為策略長，主要負責併購（M&A）與合作夥伴策略。

張哲緒將負責Appier併購（M&A）與合作夥伴策略

Appier執行長暨共同創辦人游直翰表示：「很高興能延攬張哲緒加入Appier團隊，他在企業策略領域的多方經驗讓他成為領導Appier成長策略並加速組織成功的最佳人選。有了他的加入，我們將能開發更多商業可能性，在市場上保持競爭力，同時強化我們在2022年與未來的成長動能。」

張哲緒擁有哈佛大學公共衛生理學博士學位，和臺灣大學理學碩士與學士學位。先前曾任職於國際醫藥數據與科技公司IQVIA（艾昆緯），擔任其策略部門的高階主管。IQVIA的業務橫跨全球100個國家，擁有將近7萬名員工。在IQVIA任職期間，張哲緒負責公司的策略發展，並共同主導公司的併購與合作夥伴計畫。此外，他也負責管理AI與機器學習技術的產品和服務，推動相應的產品開發和商業化創新。

張哲緒的職業生涯始於美國麥肯錫管理顧問公司，他在擔任準合夥人（Associate Partner）期間，曾共同領導與推動麥肯錫在醫療保健領域的發展。他也曾在羅氏（Roche）於2018年收購的醫療新創公司Flatiron Health負責研究營運和產品開發。他的專長是結合商業策略、技術與分析，並洞察最佳的商機與商業決策。

張哲緒表示：「Appier是一家發展快速的AI SaaS公司，專注在以客戶為導向的行銷解決方案。很高興能成為Appier的一員，並期待與世界一流的人才合作，推動業務和組織的成長與效率。我渴望能結合我在產業、企業和技術方面的經驗，以Appier現在的成就為基礎，創造公司長期的成長。」

Appier已上市滿週年

Appier在今年3月底於日本上市滿一週年。2021年對Appier來說是表現優異的一年，全年營收達127億日圓（約為新台幣30.7億元），年增41%，再次超越原先制定的123億日圓財測目標。並在毛利、NRR、客戶流失率等指標表現上都朝向正向發展。

2022年則預期全年營收將年增38%，達175億日圓，主要成長動能有機會來自於表現愈來愈好的美國市場。

但外界最關心的股價，從上市以來最高點的2,500日圓，一度跌破1,000日圓，到今日收在1,061日圓，表現並不理想。游直翰也多次在財報說明會中提到：公司沒有辦法控制股價，股價的表現也不會影響公司的營運，Appier會專注在維持高檔的表現。

Appier的股價多少也受到大環境的影響，如果觀察其所在的東京證交所Mothers板塊（創業市場）指數，可以發現近期的確有較大的修正。不過，如果Appier有轉板的打算──不論是轉移至日本其他的股市板塊，或其他市場的股市板塊──股價不一定會影響進程，但沒有人會抗拒更漂亮的股價表現。

責任編輯：侯品如

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。