疫情退燒後快商務需求降溫，配送新創公司面臨裁員甚至撤出市場|數位時代 BusinessNext

疫情退燒後快商務需求降溫，配送新創公司面臨裁員甚至撤出市場

疫情期間外送成為大熱產業，不過這波熱潮也隨著疫情影響減弱而消退，許多快速成長的新創公司正面臨著營運危機，若想維持營運就必須研擬改善方案。

即時配送熱潮隨疫情起落，如今迎來消退期

根據研究公司PitchBook所提供的數據，風險投資者已在全球投資了280億美元，為2019年的兩倍多，而這些公司在投資充裕的情況下，透過快速燒錢的方式進入這個新市場，並以廉價的服務費用吸引和留住用戶，PitchBook分析師亞歷克斯‧弗雷德里克（Alex Frederick）表示，目前在快商務服務佔有領導地位的品牌，大多都是藉由大量訂單以及各種折扣吸引消費者，影響消費者購物習慣來達成營利的目標。

不過隨著疫情趨緩，這波快商務的熱潮也急速消退，根據Apptopia的數據顯示，近幾個月英國Getir的APP使用量和下載量皆大幅下降，而美國最大的快商務平台Gopuff也面臨類似的問題，儘管過去18個月該公司都有賺錢，但現在只有10%至20%的倉庫達到每天400筆訂單的最低盈利水準。至於要如何說服投資者該產業未來2年的前景發展，這些公司可能必須找出新的商業模式才能維持營運。

其中快商務產業規模最大的兩間公司Gorillas和Getir也都面臨市場快速萎縮的困境，除了裁員了數千名員工，也撤出好幾個歐洲城市。Gopuff在過去約有500個倉庫，但今年夏天卻已經有76個倉庫消失；另一間規模較小的快商務新創平台Jokr在2021年虧損1360萬美元，遠超過其170萬美元的收入，目前已經退出歐洲和美國市場，不過仍在聖保羅、墨西哥城和波哥大等城市開展業務。

調查：人們對快速到貨並無大量需求

許多調查和分析師皆指出，人們對15分鐘內快速到貨的快商務服務根本沒那麼大的需求，Stor.ai的調查指出，在1000名受訪者中，只有約2%的人「有可能」為了這項快商務服務支付額外費用，而有接近6成的人則表示他們絕對不會為此付費。雖然快商務是一種解決問題的方法，但如果不是緊急狀況，大部分的人沒有在15分鐘內一定要收到貨品的需求，而為了應付這項服務的人力成本對公司來說也會是相當大的負擔。

除了盡可能撤出反應不佳的市場外，這些快商務公司必須盡快找到新的商業模式成為公司的立基點，例如：發展自有品牌、研究更節省成本的自動化和高效率流程，或是和其他雜貨供應商進行合作，降低維持倉庫營運的成本，才有可能在這個逐漸泡沫化的快商務市場中存活下來。

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。