省電又管電，能源資通服務橫跨各產業，創造全球900億美元商機|數位時代 BusinessNext

全球市場900億美金產值的碳排放管理，就在眼前螢幕上的這個「低碳管理雲」系統平台，北科大能源系教授李達生笑著說，「以往太陽能和LED『被動』幫家庭或企業省電，現在這個系統還會『主動』協助管電，分析各種電力使用資訊，讓這些資訊的附加價值更高。」

從個人家庭到企業組織每天都在用電，即便透過太陽能或LED的安裝省下許多電費，省多少就是賺回多少，但其實在省電的這個過程中，透過主動掌握電從哪裡來到哪裡去的流動方向，結合ICT技術，發展成能源資通訊，確實可以衍生出另一套新商業模式。

用電管理作為決策參考

北科大教授李達生表示，最初架構這個雲端平台的想法是協助一些超商、醫院及速食店業者找出有效率的節能方法，為企業省錢，因此最基本的商業模式是結合數位電錶、感測器、資通訊與雲端技術，監控企業的能源使用狀況，且透過一些個人數位載具能即時告知企業能源使用相關資訊，還能產生一些報表資料。

李達生認為，節能省電最大的價值其實是用電資料的大量蒐集與分析，「這些資訊不能只是數據拿來查詢，要能夠創造附加價值更高的綠能產業。」

比方速食店除了透過電力監控，可清楚瞭解所有設備的用電結構和用電時間外，若進一步統計分析，更可作為分店用電管理與決策依據，可知道哪個時段用電量高代表那個時間來客數較多，因此可以推出什麼樣的餐點或是食材備貨要多一點，更能精準掌握成本和行銷方案。

事實上，傳統的電力管理方式，多半是用人去管理，較少透過資訊系統來輔助，然而，一旦與雲端和物聯網做整合，裝了智慧電錶後便能進一步掌握這些有價訊息。

各產業領域都適用

例如早上幾點以後，很多電源同時被關掉了，代表很多人在這個時候出門，客運公司可以較準確估算某個時間點大概會有多少人出門，適時機動性地加開班次；依照電力使用紀錄可得知，傍晚大概有多少人回到家了，第四台業者能參考什麼時段該投放什麼樣性質的廣告，才可以獲得觀看數的最大效益。

此外，像工廠的生產線上、低溫倉儲、食品冷凍業者也可透過電力數據監控得知內部工作人員在操作機械或裝配產品時的效率，例如熟手和新手在使用同一台機器時的準確度便有差，前者可能一次就完成某個製程環節或搬運到正確位置，後者則可能得耗費較多力氣與能源，「監控好線上能源的使用方式，不僅能協助企業分析改善某個部分的工作狀況，還能替企業省錢。」

甚至，「如果碳排放是未來工廠生產的國際重要評估標準之一的話，那更不得不做。」碳足跡標示推動的進度各國不同，美國最大零售商沃爾瑪最早要求所有旗下供應商全部標示碳足跡，牽動整個供應鏈，目前則是連NB代工業者和半導體業者也正在緊追碳足跡認證。

李達生說，對國內很多中小型的出口廠商來說建立碳盤查的平台非常重要，「企業與其還要另外花錢找人幫忙驗證碳排放，倒不如乾脆使用這個系統平台，甚至以月租型付費方式，長期維護和更新，」出貨每一樣新產品時只要列印碳足跡標籤貼上就好，這對台廠出口歐美國家其實是很有利的。

預估未來能源資通訊商機主要受惠業者：

電信商、電力系統、電表、水表、感測控制器、空調系統、智慧票卡、建築業、LED、太陽能、風力、保全業者、伺服器、軟體開發

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。