全球網路成功法則|數位時代 BusinessNext

今年的亞太青年創業年會（ASES）由台灣主辦，筆者應邀到台大演講，但更有趣的是後面的Ｑ＆Ａ，來自美國、加拿大、新加坡、印度、菲律賓、香港、大陸代表所提問的問題。為了強調我的觀點，對於一些問題也很美式作風直接了當的不客氣回答。

例如有位代表質疑：「網站真的如你所說，可以在不設點的情況下外銷到其他國家？」我的回答是，你可以舉出目前有哪個中小型網站，是因為沒有設點而失敗的嗎？如果不行，我反倒可以舉出至少五個網站是沒有任何在地優勢直接成功的，像是Fotolog、EditGrid、Club Penguin、iJigg、Orkut。有位代表則堅持追問到底網站怎麼拿到創投資金？我說，你有看過哪個網站是在拿到可觀資金後，撒下二十名人力做成功的嗎？如果沒有，我可以舉出至少五個例子，不必花很多錢，租用一台便宜的主機，一路做上去的，例如Digg、PlentyOfFish、Friendster、MySpace、LiveJournal。

詭譎的網路環境需要新作法
網路世界的成功之道，的確與其他產業南轅北轍，全球皆如此。成功的網站隨隨便便就值新台幣一百億元，但一千個網站有九百九十九個失敗，而且大站並無任何優勢。目前我們看到雅虎（Yahoo!）戰戰兢兢推出Pipes、Yahoo! 360º，看到Google經營Picasa、Orkut、Answers、My Maps，他們背後是有制度的製作過程與強大技術後台，但仍是「開十個死七個」。我在接受號召創組Voofox時就深深相信，我們的確需要另一種迥異於資工教科書、「書上沒寫」的新作法，以大幅提升成功機率。

這樣符合全球網站潮流的新作法叫做「創辦團隊」（founding team），這乃是特別為網路世界「伸手不見五指」的詭譎環境所設計，從團隊建立（team building）到後續的管理制度，皆和一般標準公司不同，每位同仁像一塊軟趴趴的海綿，自我吸收、自我變型、自我成長。團隊的組織架構每一周都有變化，意圖以最快速度架站、轉彎，不斷地調整，來攻擊那怎麼打都打不中的網路市場。目前在美國已漸漸出現像HitForge這樣的團隊，也是類似的想法。

筆者自加拿大求學起，便一直與朋友以創辦團隊製作網站。我們總是能在極短的時間內完成一個好網站，爭取上市（to market）的時間與次數。每個人幾乎自成一個獨立個體，有爭執就靠智慧調解，士氣終日維持高昂。做第一個網站時我們尚稱稚嫩，等做到第六個網站，同學加入，我們已經了解如何經營這麼一支創辦團隊。

網路一日千變，所謂「有效成功史」，只是最近一年才算數，因此沒有任何書本可以趕得上。這段成功史雖短，卻已經告訴我們許多線索。無論在哪個國家，我們或許會看到在二○○八年掄元的，不是任何慢吞吞、死板板的正規軍，而是那幾個出人意表的「創辦團隊」。

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。