美國湧現請願潮, 要求蘋果改善富士康勞工待遇|數位時代 BusinessNext

你或許已經在社群網路上的朋友分享中看過這段美國脫口秀主持人Jon Stewart極盡諷刺方式將為蘋果代工的富士康稱作「恐懼工廠」(Fear Factory)的影片，但你可能不知道的是，隨著美國2012總統選戰即將到來，有越來越多的批評聲浪要求蘋果等美國科技大廠改善境外勞工的工作待遇，甚至有呼聲要求科技業應將廠區遷回美國本土，不但能增加就業機會，也較能確保勞工受到應有的待遇。

兩項線上請願書在過去兩周的美國網路上開始流傳，瞄準美國輿論最新一波對於富士康等製造商對中國科技勞工待遇的批評而來。其中一項請願書由Change.org發起，要求蘋果「保護在中國工廠製造iPhone的勞工」在目標20萬份請願書中，目前已累積15萬份簽名。另一項請願由SumOfUs.org發起，要求蘋果「製造道德的iPhone5」並宣稱根據蘋果空前的營收紀錄，蘋果有能力要求製造商改善勞工的工作環境，根據Cult of Mac，這項請願書在24小時內就累積了3萬5千個簽名。

儘管在過去三年美國媒體早對中國科技勞工的待遇做出相關報導，但很顯然這項議題在過去一個月內才受到主流大眾的關切。在今年一月初，美國廣播節目This American Life推出「Mr. Daisey and the Apple Factory」報導，故事中描述忠實的蘋果迷Mike Daisey如何旅行到中國並發現富士康廠區的工作環境。在報導播出後，蘋果首度公布產品供應商的名單，並宣布將成為首個加入公平勞工協會（Fair Labor Association）的科技公司。無獨有偶，報業龍頭紐約時報也刊出一系列揭漏蘋果與中國供應商關係的深度報導，在一則電子郵件中，蘋果執行長Tim Cook承諾將「深入研究」報導中對於蘋果與供應商的指控。

作為全世界最大的電子產品製造商，富士康經常成為新聞報導或請願書中首當其衝的引述對象，不過當然不僅只有蘋果外包中國製造商來製作科技產品，包括Amazon、Sony、IBM、Dell、Hewlett Packard、Asus、Samsung、Panasonic、Motorola、Nintendo、Microsoft、Vizio、Nokia與Intel都在這波要求改善中國科技勞工待遇的檢視名單中。當Nike與Gap等成衣製造商也曾經被要求改善海外勞工的工作環境，科技業是否會在相同壓力下做出改進，就有待時間檢驗了。

出自mashable

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。