溫肇東專文~亞洲創業大獎側寫
溫肇東專文~亞洲創業大獎側寫
2012.05.17 | 創業

今年五月在日本柏市舉辦的亞洲創業大獎(首獎300萬日幣),有十二個國家、十八個團隊參加(地主國日本五隊、印度和中國二隊,其餘一隊)。參賽條件是新創事業必須是成立沒超過五年,且未上市(IPO),有科技成分。經過三天精緻安排的交流活動,與會者收穫很多,結交了許多新朋友及創業資源。第一天熱身參觀柏市的各項創新的計畫、創業資源及環境。第二天有主題演講、業師指導及座談交流。第三天上午進行準決賽分三組,各組取二名,進入下午的決賽。進入複賽的六隊,分別是泰國、新加坡、菲律賓、印度、香港和台灣,日本五隊竟然全軍覆沒。

圖片來源:AEA官網。

香港的提名代表,香港科技園行政總裁陳蔭楠,對此給日本主辦單位很高的評價。這次的活動包括獎金、及招待各國代表的食宿旅費,花了將近台幣 1500 萬,因其準決賽的九位裁判和決賽的五位裁判都是很有經驗的專家,他們的獨立角色及判斷,主辦單位完全尊重。我很好奇這次活動的效果要如何外溢,他們說 NHK 有採訪、錄影。

主辦這項活動的中心人物是各務茂夫教授 (Shigeo Kagami),他自 2004 年開始,擔任東京大學的教授、產學合作本部的事業化推進部的部長,並擔任東京大學優勢資本株式會社的董事。1982 年於一橋大學商學院畢業,從 IMD(洛桑,瑞士)獲得 MBA,並於凱斯西儲大學完成博士後研究。

各個國家的提名代表,都是他這幾年在亞洲相關的創業教育及活動中較活躍的人物,社群中各國的提名代表很多本來都相互認識。這次日本投入資源,希望能夠凝聚及善用這個網路,來提升與促進日本整個社會的創業精神。

首獎由生物科技檢測技術的新加坡隊獲得,第二名是利用市話上網電信裝置的菲律賓隊,台灣的 Justaple 是文件儲存、分類及社群的服務平台,獲得第三,他們的起步相對較晚,且團隊以工程師為主,營運模式尚未成熟,但其網頁功能及介面設計很有創意,清晰的簡報技巧也獲得評審一致的好評,做好的簡報似乎已是台灣年輕人的優勢。

這次提名的策略,事後來看算是成功。當初我沒想那麼多,請「數位時代」陳素蘭社長幫我推薦,因他們近來每個月都有辦創業小聚,對創業社群有較廣的接觸。這次參賽團隊中,網路服務及電子商業的較少,有許多仍是科技成果(能源、環保、生技)的轉化,需時較長,互補的資源需求較多。網路上的競爭者很容易學習模仿,輸贏較快,需要的資金也不多,失敗了再來重新開始(Lean srtartup)。有很多業師及評審都對 Justaple 很有興趣,也願意他們開拓日本市場,就看他們要如何掌握。

這次還有一個有趣的觀察,在日本「辦活動」的成本很高,因他們分工太細,各項工作都委外由專業公司來辦理,旅行社、會議公司,舉凡食、衣、住、行,都要付出很高的行政成本,且日本人做事非常謹慎,工作手冊厚厚一疊,也做過很多事前演練,但實際的效率並沒有比較高,因語言的關係,幾乎要一倍的人力,相對來說,台灣辦事真是簡樸(mean & lean),成本要省很多,去年我辦 REE,規模小一些,幾乎所有的事情用學校的助理同學及拗一些業界朋友的資源就辦成了。雖然比較克難辛苦些,但我看日本的主辦者也沒比較輕鬆,要協調的單位反而較多。當我們逐漸走向 “服務業”,所有的服務都將有價,我希望我們發展出來的服務系統能比日本有效率些,成本才不會過高,拖緩了整個經濟。

還有一個值得注意的是香港、菲律賓及日本的一些團隊成員是跨國的,台灣目前似乎還較少。當然很多創辦人本身有跨國經驗,在講求國際化的今天,如何組成跨國團隊、跨國界、跨時區運作是大家的挑戰,單一族群的人,單打獨鬥的日子已經過去了。

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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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