搭著USB 3.0高速躍進 EPS兩年翻五倍(一)|數位時代 BusinessNext

身為高速傳輸介面控制晶片的領導廠商，IC設計公司祥碩已創下了許多的第一和唯一，憑著優秀的研發力和執行力成功轉型，成為USB 3.0市場少數真正大賺的廠商。

就在華碩因為亮眼的營收表現，被法人不斷調升目標價的當下，其持股近五成的子公司IC設計廠祥碩科技也不甘寂寞，在景氣低迷的市場中，以營收年複合成長率（2009~2011）達101％的成績，搶在12月底前掛牌上市。

祥碩的董事長正是華碩執行長沈振來，總經理則為原華碩主機板事業部副總林哲偉，該公司與華碩的關係緊密由此可見。而祥碩也沒有辜負母公司盛名，在短短幾年間，就取得在高速傳輸介面控制器市場的領導廠商地位，並且EPS也在兩年間翻了近五倍，說它是華碩旗下的小金雞，一點也不為過。但是祥碩的發展並非一帆風順，如今的成績其實是來自於2008年金融風暴時，公司面臨重大經營危機後所創造出的轉機。

成立於2004年的祥碩，一開始與台灣當時大部分的IC設計公司一樣，是以做電視、MP3、數位相框等消費性電子晶片為主要業務，雖然那幾年也做出了一些成績，但市場卻一直無法放大。2008年的金融風暴發生後，全球景氣盪到谷底，祥碩的獲利開始碰到瓶頸，「那時才開始思考，如果一個產品已經RUN了幾年都沒有看到成果，那是不是還要繼續下去？」林哲偉說。

用「快速」轉虧為盈
那無疑是一個困難的時期。2007年才到祥碩任職的林哲偉，沒料到一年後就遇到公司年營收只剩下不到1千萬元的困境，「當時覺得這個公司快完蛋了，」現在林哲偉回憶起來還能笑著回答，但是當時他肩負重整公司業務的重大任務，心裡的壓力其實不是旁人可以體會。眼看舊產品已經無法再為公司貢獻有力的營收，開始一條新的產品線已是必然之勢。只是什麼樣的產品才是公司的新希望？

在與客戶的幾次談話中，林哲偉發現高速傳輸介面應用是一個很好的切入點，因為市場有這個需求，但供應者卻少。「在做一個產品之前，首先要先分析競爭者，我發現國內業者這幾年做的都是觸控、LED或手機、電視類的低速產品，在高速這塊反而都是TI、NXT、PLM等美商或日商在做。另外這塊市場的門檻相對也較高，因為IC設計分為幾個部分，包含邏輯、service，是由很多模組才組成一顆IC，」林哲偉檢視了一下自己的研發團隊，發現祥碩的工程師能自己開發高速實體層的設計，在邏輯的部分也很強，「所以我們開始將自己定位成高速I／O創新的領導廠商。」

資料來源《數位時代No.223》

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。