民眾上網率飆升68.5%，資訊化程度全球排名第七|數位時代 BusinessNext

ㄅㄆㄇㄈ……在嘉義縣竹崎鄉的圖書館內，一群婆婆媽媽們專注地敲打著鍵盤，正在努力學習如何使用電腦；八十多歲的楊爺爺為了觀看遠在國外的孫兒照片，也開始學著收發e-mail；弱視的阿強不想因為身體的限制而放棄吸收更多知識的機會，在社工人員的協助下，也慢慢學會如何上網。

這些情境可能正在台灣的某些角落裡發生著，近年來，台灣社會在政府與民間單位的積極推展下，縮減數位落差確實展現了具體成效。根據國際電信聯盟（ITU）針對全球181個國家的資訊社會發展現況與趨勢所做的評比，我國今年排名由去年第10名進步到第7名；由行政院研考會日前公布的2008年數位落差調查報告（全文請至www.rdec.gov.tw查詢）則可了解我國12歲以上民眾中有73.4%的人會用電腦，68.5%的人會上網；換句話說，台灣目前的電腦使用人口高達1469萬人，上網人口達1371萬人，分別較前一年有2.4%及2.9%的顯著成長，顯示台灣民眾對網路的依賴程度日漸提升。

根據中央研究院副院長李安妮指出，觀察過去二十年間數位落差在國際上的發展，主要經過四波革命，第一波主要在解決科技技術上的問題，第二波開始思考如何做跨領域的結合，第三波開始把民眾參與、公眾的領導力都納進來；到了第四波，則在追求經濟的發展以及人類價值的整合。而台灣從千禧年之後，數位落差整體發展相當快速，馬上就從第三波的革命進到第四波，顯見我國的網路基礎建設與應用推廣工作已告一段落，接下來將從關懷人的角度出發，弭平數位落差。

也因此，研考會自2001年開始針對台灣民眾的數位落差做長期持續的觀察。從歷年的調查中發現，民眾的資訊化程度會隨著性別、教育程度、年齡、職業身分及身心狀況的不同而有顯著的差異，舉例來說，女性在使用電腦或網路的機會跟頻率都比較低；原住民因為進入條件跟地區的關係，在電腦的使用上也較貧乏；年紀愈長的，使用電腦及網路的能力也相對較弱。但在今年的調查中，在41至50歲的中高齡族群的上網率首度突破六成，達64.2%，較去年成長了5.6個百分點；而51到60歲的上網人口也從35.5%增加到40.5%，平均每 2.5人就有1人上網，普及率相當高。

但到底是什麼原因讓這些人願意學習e化，進而在日常生活中與網路共舞？今年的調查中就發現，有86%的民眾會在網路搜尋生活資訊，74.3%的人曾使用網路傳呼軟體，68.4%曾在網路上從事休閒活動，34.9%曾使用免費或付費的網路電話；有近半數（49.5%）的人曾從事網路購物，而「方便」、「便宜」是民眾願意上網購物的最主要原因。

縮短數位落差其實就是關懷社會弱勢團體，研考會從兩年前開始關注身心障礙者的數位落差問題，在今年針對視障、聽障等12類非認知身心障礙民眾所進行的調查，身心障礙民眾中有30.4%會用電腦（較3年前增加3.9%），26.6%曾使用網路（較3年前增加5.3%），雖然成長有限，李安妮也強調，「其實是不需要有挫折，因為基本上身心障礙者的某些障別，在先天上就已經被科技所排除，政府關懷身心障礙者的一些方案還是應該持續去做。」

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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。