日本Papyless公司社長天谷幹夫談電子書|數位時代 BusinessNext

《數位時代》撰文＝文及元

我從一九七四年大學畢業後進入富士通（Fujitsu）服務，對於資訊科技的技術，有相當的了解。因此，當我一九九五年創業時，在技術上的背景正好可以為電子書作為橋樑，為出版業提供書籍電子化的建議。

電子書在日本的市場會發達，我認為主要有兩個原因：一是寬頻的普及，二是手機的普及。現在我們有六萬四千多種電子書，我們也跟海外的電子書合作，在二○○三年與美國Over Drive合作，目前約有三萬五千種的英文電子書。

ＰＣ電子書的類別中，小說占三一％、嗜好類占二七％、寫真集占二二％，其中藝人的寫真集是日本獨特的品項，尤其可以滿足男性讀者的需求。

電子書市場文字、漫畫打頭陣

我們公司目前提供的手機電子書閱讀器有兩種：文字閱讀器（TXT eBOOK）與漫畫閱讀器（Comic eBOOK）。文字閱讀器是由夏普（Sharp）公司開發，大多用在小說、嗜好、商業等電子書，一本約三百到七百ＫＢ，價格約為紙本的七至八成之間。

漫畫閱讀器為Celsys公司開發，一本漫畫書約分為十至十二個單元，一個單元約為一．五ＭＢ，每一單元的售價約在三十至四十角美元之間。手機漫畫可以將紙本的一個分鏡切為三個畫面，目前手機電子書包括六千種小說、八百種漫畫書與一千五百種寫真集，未來希望發展手機電子有聲書。

根據我們的統計，購買ＰＣ電子書的讀者中有二二％為女性、七八％為男性。三十歲世代約占四○％、四十歲世代約占二四％、二十歲世代約占二三％。以往使用者多為經理人，不過現在因為寬頻普及到一般家庭的關係，家庭主婦的消費者也持續增加中。三十歲世代的男性喜歡女星寫真集，因此女星寫真集的銷量也占了ＰＣ電子書的相當比重。

另一方面，手機電子書的讀者中有五五％為女性、四五％為男性。二十歲約占四六％、十歲約占二六％、三十歲約占二○％。

有趣的是，暢銷手機小說《戀空》等作者都是十六歲左右的高中女生，因為這樣的原因，也讓手機對十幾歲的年輕人特別是女性，有著深深的吸引力。手機電子書的讀者多為二十歲世代的女性，她們喜歡小說、漫畫與羅曼史等，因此這些類別的銷量，在手機電子書中獨占鰲頭。

莫契拉（David C. Moschella）在《權力狂潮──全球資訊科技勢力大預言》（Wave of Power: Dynamics of Global Technology Leadership）一書中曾經指出，資訊產業的演變，從七○年代的系統（system）導向、八○年代的ＰＣ導向、九○年代的網路（network）導向，到二○○○年以後的內容（contents）導向，我想電子書也會參與這波內容導向的風潮。

天谷幹夫（Mikio Amaya）
1974年金澤大學畢業，同年進入富士通（Fujitsu），1995年成立電子書店Papyless，目前透過電腦網路、手機銷售電子書，同時提供電子書銀行的躉售業務，並協助出版公司架設電子書網站。

Papyless

網站：www.papy.co.jp

內容：成立於1995年，有400家合作出版社，6萬4千種PC電子書，480萬顧客數，2003年開發手機電子書。

Papyless電子書店營運模式

銷售網站（紀伊國屋書店Book Web、ebook bank等）

手機（SoftBank、i-mode等）

入口網站（nifty、ODN等）

Papyless電子書店 online bookshop

Papyless電子書店的營運模式結合了銷售網站、手機與入口網站三個平台。

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。