60%美國大學生說~沒有免費WiFi網路的學校我不讀|數位時代 BusinessNext

現在這一代的大學生，可以說是「超級連結」（super-connected）的新世代，「學習」這件事也變得和以往大不相同。Online Colleges最近發起一項調查，結果顯示比起傳統的課堂式教學，現在的美國大學生更偏好網路和實體混合式教學。一般而言，網路教育似乎會讓學生和學校的關係更加疏離，也讓同學之間失去交流機會，但是傳統型式的教學又排除了新科技，讓學生無法在課堂後繼續學習，若是能將兩者的優勢結合，發展出混合式的教學環境，將更有利於學習。

根據Educause研究顯示，78%的大學生認為WiFi可以幫助學習，能夠提高學習成績，甚至有60%的大學生表示，校園若未提供免費的WiFi網路，就不會考慮就讀該校；47%的大學生認為善用科技可以提昇教授們的教學品質，超過30%的大學生表示，若是沒有學生的協助，教授們恐怕無法好好利用新科技授課。

科技發展影響的不只是產業，「教育」正朝新方向邁進；傳統式教學已經無法滿足新一代學生的需求，得面對如何將新科技融入教學、產生學習新體驗。

一起來看這項研究還指出了哪些學習新方向：

大學生說：這樣的學習環境比較好

■ 36%認為小型教學課堂或研討課程要有部分的網路環境
■ 22%認為課堂上應該允許學生在必要時使用網路
■ 16%認為大型演講課程要有網路環境

大學生說：這樣做可以提升學習成效

■ 43%認為校園要有更多的科技
■ 只有59%的學生認為他們所處的校園擁有足夠的科技
■ 47%認為科技可以讓教授的教學品質更好
■ 31%學生得在課堂上幫忙教授搞定技術問題

幫助教學的軟體或應用程式

Word文書處理(76%)、Email電子郵件(66%)、PowerPoint報告軟體(47%)、CMS內容管理系統(46%)、圖書網站(45%)、Excel表格軟體(38%)、PDF(25%)、網頁引用工具(23%)、維基百科(22%)、線上論壇(16%)
重要的學習硬體設備

筆記型電腦(81%)、印表機(73%)、USB隨身碟(64%)、桌上型電腦(57%)、智慧型手機(33%)、電子書閱讀器(33%)、非iPad平板電腦(26%)、iPad(24%)、非iPod的多媒體播放器(23%)、iPod(18%)
網路接收度

■ 75%認為校園提供WiFi，可以提升學業成績
■ 90%相信WiFi對教育來說是必要存在的
■ 60%不就讀沒有免費WiFi網路的學校
■ 2013年，99%大學校園都有WiFi網路

教育社群環境

■ 85%學生使用社群網站
■ 15%學生希望教授也可以多上Facebook
■ 58%學生經常使用Facebook或其他社群網站和同學討論課業；不過，他們並不認為透過社群網站和教授討論課業是個好方法，用Email和教授溝通會更好。
■ 是否會和教授在Facebook網站成為好友？31%會、39%不會、30%保持中立態度。

詳細調查圖表請看此連結

出自TheNextWeb

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。