Appier季營收創歷史新高、再次上修全年財測，淡季不淡歸功於三大原因|數位時代 BusinessNext

季營收創歷史新高、再次上修全年財測，Appier淡季不淡歸功於三大原因

「用AI協助ROI成長」成為Appier最新的專注方向，游直翰表示，能協助營收成長的AI，在大環境較差的現在，成為企業最有感的服務。

季度營收創歷史新高，Appier再次上修全年財測

2022年財年第二季Appier營收達44億日圓，季營收創下歷史新高，年增56%的年成長則創下近3年新高。

針對第二季的強勁成長，游直翰將其歸功於3大原因：一是AI解決方案帶來可以衡量的報酬，促使客戶持續購買或擴大與Appier的合作關係；二是在美國和EMEA（歐洲、中東及非洲）地區取得進展；三是在亞洲大幅成長並拓展至其他垂直產業。

第一點，呼應游直翰開頭所說，Appier將更注重在用AI協助企業提升ROI。也因為使用Appier的產品愈多，可以獲得更多數據，AI的預測也會更加準確，正向循環下客戶也不容易離開，讓Appier最新季度的客戶流失率降至0.62%，創下歷史最佳紀錄，客戶數也達到1,288家，年成長率30%。

另外還有一個值得關注的數字，年營收超過100億日圓的大型企業客戶貢獻了Appier 90%以上的營收。對於這些大型企業客戶來說，只要Appier產品能帶來1%～2%的回報，就已經是相當顯著的金額。

第二點，美國與EMEA的營收基數相對較小，但也已經佔了總營收的12%，年成長9倍。東北亞客戶依舊是Appier全球營收佔比最大的區域（62%），其次是大中華區（19%）、美國與EMEA（12%）與東南亞（7%）。

第三點，亞洲本來就是Appier的起家厝，但像是在韓國原先客戶主要為電商，第二季起也加入了遊戲產業，拓增了Appier的市佔率。

綜合上述3點，Appier在原先是淡季的第二季繳出了亮眼的成績單，並再次上修全年財測目標至185億日圓，預期今年下半年將實現營業利益。

整合旗下產品線，NRR仍是重點關注指標

如先前所提到的，使用愈多Appier的產品，能產生愈多數據，讓AI的預測更準確。也因此，優化產品線的綜效也成為Appier的努力目標。

像是AIXON與AIXPERT產生的協同效應，AIXON協助企業整合線上、線下的資料，為每位顧客建立輪廓，讓匿名的消費者變成可識別，企業可以再用這些資料，以AIXPERT進行自動化廣告投放。

或是AIQUA與BotBonnie的攜手合作，AIQUA打造的個人化行銷平台，可以利用Appier於2021年5月收購的聊天機器人新創BotBonnie的服務，獲得更多消費者在不同即時通訊渠道所累積下來的數據，給予更客製化與個人化的推播。

游直翰也透露，瞄準電商網站猶豫客的AiDeal，也正在進行優化，可以更細部理解消費者猶豫未下單的原因，包含是否運費過高、價格過高等，根據不同的情況發送不同的折價券。

只要Appier的產品整合得愈好，就愈有機會讓現有客戶擴大購買其他產品線的產品，推動SaaS產業最注重的營運指標NRR（淨收入留存率），NRR指的是同一個客戶群的付費變化，願意付錢買更多產品、更低的客戶流失率，都能夠提高NRR的數值。根據Appier所述，其過去12個月的NRR達到127.3%（超過100%就算很不錯的表現），創下歷史新高。

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。