工研院Open GeoSMS技術，建構座標簡訊共享平台|數位時代 BusinessNext

在陌生的環境下，總是找不到正確位置？路邊叫車，無法溝通所在地點？未來只要透過工研院開放座標簡訊(Open GeoSMS)標準平台寄發簡訊，透過手機能共享地圖與路徑，從此不怕等無人！工研院今（5/19）日公佈開放座標簡訊規格，現場並宣布在通訊產業聯盟組織下，正式成立「適地性服務工作組」(Location-based Services Special Interest Group, LBS SIG )。

這項由工研院所推出，全球首創的Open GeoSMS座標互通規格，利用每一支手機都有的簡訊功能進行座標與地理資料互通傳輸，可在不同平台上傳遞地圖資訊，包括iPhone、Android phone、Windows Mobile、Symbin S60等手機系統，以及不同的導航系統都能一網打盡，未來預計使用智慧手機的用戶都能享受這項革命性的創新服務。

工研院資通所吳誠文所長表示，目前的智慧型手機多數支援GPS衛星定位，但各家手機的作業系統不同，所安裝的電子地圖及LBS應用也不同，座標資料不能互通，造成使用與應用的限制，因此工研院積極投入跨平台與系統的資訊互通標準，並獲得「開放地理協會」(Open Geospatial Consortium; OGC) 的支持，在此國際標準組織中成立Open GeoSMS規格制定小組 (Standard Working Group)。由於OGC組織成員包括Google, Microsoft, NAVTEQ等國際資訊應用與服務大廠，相信對於拓展國內LBS市場，並邁向全球舞台，將有重大的意義與幫助。

經濟部工業局蕭振榮副組長表示，2009年台灣簡訊發送量高達56.3億則，平均每位國人一年使用250則簡訊，國人對手機簡訊的熟悉程度以及使用頻率皆相當高，這項由工研院所推出的Open GeoSMS座標互通規格，將可讓簡訊功能如虎添翼，對產業也將會有良性的發展。

通訊產業聯盟翁樸山會長表示，LBS SIG今年的工作目標為推動Open GeoSMS成為開放共通標準，希望在座標簡訊一致的共通標準基礎下，串接產業鏈中的上中下游，更為無線通訊產品應用、數據服務、以及廣告與通知服務，找到新商機。本SIG由遠傳電信陳立人副總擔任召集人，長茂科技黃鋕銘董事長及工研院莊國煜經理擔任協同召集人，會員包括大輿出版社、中華電信、互動資通、友邁、台灣大哥大、全鋒、亞太電信、長茂、威寶電信、研勤、神達、華碩、傳星、勤崴、溫普敦、遠傳電信、麗台等十七家領導廠商 (依筆劃序)。

LBS SIG業界召集人遠傳電信陳立人副總指出，LBS是近年非常熱門的應用議題，但許多的應用與服務都因為無法互通而減低了LBS的市場以及被應用的可能，因此成立LBS SIG，並廣邀業界參與本規格，勢必能創造LBS適地性服務產業的高峰。

通訊產業聯盟共通平台加值服務小組業界召集人，同時也是中華電信副總石木標看好Open GeoSMS能夠延伸許多創新服務，因為對使用者來說，不論使用哪一種廠牌裝置與導航系統，只要收發簡訊，就能自動在地圖上正確定位，發揮「一圖抵萬語」的功效，同時也節省輸入時間與抄寫住址資訊的困擾。

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。