巴西~用ICT追蹤拾荒者，解決垃圾回收問題|數位時代 BusinessNext

為解決巴西聖保羅市的垃圾問題，美國麻省理工學院MIT與聖保羅大學合作，為拾荒者配戴GPS記錄其撿拾路線，開發出可滿足居民即時垃圾回收需求的手機APP。

金磚四國的巴西，巨大的4億人口數，其中最大城為聖保羅市。2012年的聖保羅市有著4千萬的人口數，有人的地方就會有垃圾，而正在快速都市化的城市還面臨著基礎廢棄物處理系統不敷使用的挑戰。在巴西，至少有500個以上自組的拾荒者合作社，每天出去到大街小巷收集可再利用的物品。

美國麻省理工學院MIT的社區創新實驗室（CoLab)跟感觀城市實驗室(Senseable Cities Lab)和聖保羅大學合作一項叫做「覓食者」的計劃，源自於最佳化覓食理論。整個計劃目的是要看通訊科技如何協助拾荒的合作社。2010年巴西剛通過國家廢棄物的法令要結合政府跟產業力量，共同處理越來越多的垃圾問題。

但聖保羅市可利用的廢棄物是這些合作社的拾荒者四處蒐集回來的，他們知道這個城市大大小小的角落，有些角落可能還是市府環境保護局不知道的地方。「覓食者」計劃於是讓每個拾荒者配戴GPS行蹤紀錄器，每天拾荒回來後，實驗室的研究員會用筆記型電腦展示他們今天行經的路線地圖，然後訪問他們，探討他們決定路線的基準。整合所有路線的地圖，可以顯現出蒐集的空間邏輯。他們發現，非官方的廢棄物設施跟傳統都會設施的邏輯是不一樣的，拾荒者的路線，很明顯會落在個人資源充足的區域，例如公寓、市場、商辦大樓附近。

「覓食者」計劃還設計了參與式的媒體平台，研究員用已經可用的系統雛型，讓合作社的人綜觀拾荒者的即時地理資訊，可以加速協調工作，即時幫助潛在客戶。開發的APP可以讓住家或企業直接通知合作社要回收的物品跟可回收的時間。除了探討拾荒者合作社成員的素人智慧，參與式的地圖讓人有實質的認同感，也有在都會叢林生存的存在感。

智慧城市的一個指標就是善用資訊通訊技術，解決城市的問題。廢棄物處理及食物處理，一直以來都是當局很重要的課題，如何了解怎麼最有效的處理短期之內不會消失或分解的垃圾，除了鼓勵使用環保器具、垃圾分類、避免不必要的浪費、資源回收等，是不是有其他的科技可以用創新或創意的應用，協助幫忙優化以上的措施，以面對人口俱增、垃圾遽增的未來？

原文出處：CoLab
圖片來源：CoLab

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。