X世代的集體焦慮與哀愁
X世代的集體焦慮與哀愁
2009.11.18 | 人物

出生於一九六○年代中葉到一九七○年代末葉的X世代,在職場上載浮載沉也有一段時日了。如果他們還記得,小時候的國文課本曾經有過這樣一篇文章:「天下常 有同名同姓的人。台灣省有一個孩子,叫蘇小海,同時江蘇省有一個孩子,也叫蘇小海。兩個蘇小海的年紀差不多,都在十一、二歲左右。但是兩個孩子的命運完全 不同:台灣省的蘇小海,生活在富足康樂的天地裡;江蘇省的蘇小海,卻不幸生活在匪偽政權的壓迫折磨之下⋯⋯。」

才在二、三十年前,台灣的學生曾經相信,或者至少有部分人相信:住在三民主義模範省的蘇小海,日子就是好過多了。

不 管現在開始面臨中年危機的X世代,當年相不相信書上的說法。三十年之後,兩岸的蘇小海長大了,明眼人赫然發現,不管過去如何如何,現在好像是中國的X世代 看起來好過多了。現在是中國經濟扛霸子的X世代,未來比台灣的X世代前景光明璀璨。甚至遠赴中國工作的台灣X世代,日子看起來也比留在台灣的X世代好過多 了。當然這些看起來在事業上彷彿混得比較好的人,往往是用家庭兩岸思念的淒苦日子換來的。

過去十年間,台灣的薪水幾乎沒有增加,升遷的機 會更是少之又少,當退休年齡由六十歲提高到六十五歲時,未來的機會更加渺茫。去年的一場金融風暴,除了憑添許多失業人口外,原本最熱門的電子業跟金融業, 也被打回人間。蘇小海們除了擔心自己之外,也要擔心蘇小小海的未來,一整個就是焦慮與哀愁。

中國X世代的蘇小海,日子就像倒吃甘蔗,或許 他們的確有過艱苦的童年,但是過去十年,因為資本源源不斷流入,因此在崗位上一年升一級的大有人在,薪水就更別說了,現在就是十年前的十倍。看起來經濟還 在擴張期,每個人都對未來躊躇滿志,散發的自信,只能在台灣X世代的前一世代──嬰兒潮世代上看得出來。

明眼人都看得出來,就算簽定了MOU或是ECFA,也只對大老闆有較大的影響,台灣的X世代,未來究竟還有什麼選擇?

第 一個選擇可能是替中國人工作,因為未來唯一還會在台灣大規模拓展的,也只有過去被拒於門外的中國企業。另一個選擇,就是接受自己不是中產階級,而是中下階 級的事實。承認目前的工作沒什麼前途,選擇轉業。雖然選擇自己真正喜歡的工作,其實待遇跟目前可能差不多,但是工作得更有尊嚴,而且可能剛好碰上台灣還有 機會的文創與宗教等領域。

無論是投向新的選擇,還是堅持原有的道路,一場颱風的確吹掉了X世代的帽子,露出了他們的白髮、禿頂,還有集體焦慮與哀愁。

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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