思科協同運作解決方案|數位時代 BusinessNext

供應鏈管理為製造業之關鍵課題，若缺乏良善的協同運作工具，將嚴重阻礙整體供應鏈之效益。思科協同運作解決方案能有效協助客戶整合複雜、龐大的全球合作網絡，以一完善管理、具備高協調性之全球網路迅速做出回應，以提高生產力、優化企業效率，並緊密連結與供應鏈夥伴間的合作關係。

台灣思科總經理吳傳輝表示：「隨著高毛利榮景已不復見，製造業無不探求新法以降低成本，例如建立e化供應鏈加速業務流程，但卻又因供應鏈過於龐大雜亂，故阻礙了整體效益向上發展之機會。根據Aberdeen Global Supply Chain Benchmark Report報告指出，標竿企業的主要投資著重於加強供應鏈透明度、以及提升協同運作技術能力，由此可知，協同運作實為當今製造業成功與否之關鍵所在。」

台灣思科企業事業群副總經理李湘梅也進一步說明：「現今企業之業務模式已逐漸具備『虛擬化組織』（Networked Virtual Organization）架構之雛形，毫無疑問地，網路已在智慧型辦公模式中扮演舉足輕重之角色，以支援不同單位之需求；同時企業內部與外部的合作模式也從下達指令和控制，轉為團隊分工和協同運作，在在都顯示協同運作工具之重要性。」

思科協同運作的主要層面有4：協同活動、科技、內容和組織。想要有效落實協同運作，首先必須建立一個整合內部與外部的協同運作平台，並以一個服務導向架構(Service Oriented Architecture, SOA)之網路系統，再配合優化全球組織架構，同時進行建立與加強一個開放且創新的工作模式、改善日常運作，以及供應鏈邁向智慧化運作等3大步驟，即可實現無縫資訊交流平台之目標。

協同運作五大概念強化供應鏈生產力
**由於產業變化迅速，製造業唯有隨時掌握趨勢脈動、快速反應，並且精實化管理供應鏈，方能領先市場。為了協助企業提升整體供應鏈的生產效率，思科協同運作解決方案以5大面向協助客戶迅速反應事件，並維持高度競爭優勢：
**1.****智慧控管成本（Cost Management Excellence）：利用Web-based報價與成本估算工具及表單，進行協同運作，並實現資料倉儲集中化以提供報表。
2. 思科精實製造（Cisco Lean）：透過虛擬供應鏈進行計畫與執行排程，利用標準介面與合作夥伴互通資訊。
3.****產品生命週期解決方案（Product Lifecycle Solution）：使用Web-based工具進行內部與外部協同運作，以改善產品研發和品質管理流程。
4.****品質管理系統（Quality Management System）：有效掌握合作夥伴之製造進度與品質。
5.****整合企業供應鏈管理（SCM）、B2B系統：透過如RosettaNet、XML等標準技術，與合作夥伴自動交換資訊。

思科協同運作解決方案深獲全球知名企業青睞
**思科協同運作解決方案已獲得諸多知名國際企業採用，例如航空巨擘波音公司（Boeing）、寶僑（P&G）、BMW、全球最大重型推土機器公司Caterpillar等等，可將協同運作的實質效益清楚量化。其中Caterpillar透過思科協同運作解決方案，在Caterpillar知識網路架構下，建立了2,700個Internet-based的實務社群（Communities of practice Communities of Practice, CoP），透過員工、上下游廠商以及客戶等全球超過四萬名使用者之間的討論、訊息分享，創造出極富價值之創意及商品，進而提高企業競爭力及獲利，而內部CoP的ROI則超過200%，外部的ROI甚至高達700%**。

另外，波音公司也導入思科協同運作解決方案。由於航空公司業務流程複雜、工作壓力大，透過即時的協同運作工具以存取設計工作表單與資料庫，可大幅優化了研發部和工程部、供應商以及物流夥伴間的溝通流程和品質，實為值得效法之跨部門、跨企業協同運作的成功案例。

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。