諾基亞前高層痛批埃洛普~沒有藍圖規畫的CEO，像是只顧成本的CFO|數位時代 BusinessNext

如果問到哪一家歐洲科技公司曾經風光引領該產業，卻又以極快的速度失去營收、客戶、和員工？答案呼之欲出，就是諾基亞。在行動產業命運大逆轉的前手機業龍頭，已經成為芬蘭父母告誡孩子的經典案例。

當蘋果和Google大舉破壞行動產業規則，諾基亞不得不改變自己，儘管擁有全球市占最高的塞班（Symbian）作業系統，但是請來的該公司首位非芬蘭裔執行長埃洛普（Stephen Elop），卻選擇以迅雷不及掩耳的速度轉向微軟Windows Phone作業系統，也註定了諾基亞以前所未有的速度流失手上的現金和客戶。

諾基亞最新一季的財報顯示損失高達13億歐元，營收比去年同期下跌30億歐元，更別再提遠遠落後iOS和Android，疲弱不振的智慧型手機市占。

財報公布之後，信用評等機構Moody發表降級報告，認為從賽班系統轉換到微軟系統的過渡期間，塞班手機銷售掉太快，新推出的Lumia手機又未如預期大賣；不只如此，另一家國際信用評等機構惠譽也將諾基亞降評，認為表現太差的諾基亞接下來很難再向銀行借到錢，恐怕會引爆投資者的恐慌疑慮。

2006～2009年曾負責塞班系統，並且曾任塞班基金會執行總裁的威廉姆斯（Lee Williams）表示，埃洛普看得不夠遠，沒有完整規劃，即便已經上任二至三年，還是沒有明確的發展路線，這是一家已經不存在願景的公司。他回想在埃洛普上任前，諾基亞絕對不會放棄領先的市場地位，總是時時談論著未來發展。

威廉姆斯認為執行長存在目的是為了讓投資者和客戶瞭解公司接下來的發展方向，並且提供讓人滿意的財報。但是埃洛普卻像是一位超級務實的財務長，時時刻刻控制成本、關心內部狀況，根本沒有為團隊畫出未來藍圖。

諾基亞真正的問題不是缺乏改變的意願，真正有意義的改變是問題之一，更基本的是要捨棄自滿和鬆散的態度，承擔風險和失敗，要知道哪些事情不管用、又該花多少時間才能把事情做到對，「管理」就在此發揮作用。不過，埃洛普選擇的是和微軟合作，後續導致人才流失，高層主管紛紛離去，取而代之的卻是微軟。

威廉姆斯相信諾基亞原本是處在有利的市場位置，策略上當然可納入微軟系統，但前提是不能捨棄塞班和MeeGo，頂多是引入一至兩款的微軟手機，對於埃洛普完全押寶微軟手機，視為比賽中唯一賽馬的作法相當不以為然。

威廉姆斯嚴厲批評，當他還在諾基亞時，前十大賺錢產品當中，塞班手機就占了七款，目前塞班手機每季出貨達2千萬台，Lumia卻只有2百萬台。威廉姆斯認為埃洛普親手殺死了諾基亞的大金牛（cash-cow），錯在把雞蛋放在同一個籃子裡，因為即使是操作繁複的塞班手機，還是保有諾基亞的最後底線。

威廉姆斯提及，董事會一直希望能將美國企業文化的魔力一點一滴注入至公司體系，事實證明埃洛普的「文化魔力」並沒有讓諾基亞變得更好。試圖「美國化」的諾基亞，應該要謹記自己身上流的是擁有「極端」軟體和硬體專業的「芬蘭」血液。

出自CNET UK

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。