【培養好習慣】永遠以「自己」和「現在」為主角, 捨去用不到的雜物
【培養好習慣】永遠以「自己」和「現在」為主角, 捨去用不到的雜物
2013.02.17 |

如果說取捨是整理的第一步,那哪些東西該留?哪些又該捨?你的判斷基準會是什麼?很多人可能會說,「不能用的垃圾當然就直接丟啦!」所以壞掉的食物、過期的發票、破洞的衣服、無用的傳單,通通都可以輕易掃進垃圾桶裡。

但對於一些「還可以用,卻用不到」的東西,你會怎麼處理?免費拿到的購物袋、超商提供的免洗筷、路邊發送的原子筆、蛋糕附贈的保冷劑……面對這些東西,很多人會覺得「或許某天用得上,丟了實在可惜」而收起來,於是不知不覺中日積月累,生活空間中塞滿了這些「堪用的雜物」。

事實上,這些東西也應該全部捨棄。

以「會不會用到」做取捨,而不是「堪不堪用」
「把還能用的東西丟掉,不是很可惜嗎?說不定哪一天還會需要啊!」很多人可能都會這樣反問,但日本知名雜物整理諮商師山下英子,在大賣超過130萬本的《斷捨離》一書中表示,物品不用就沒有意義,許多在家中存放了好幾個月,甚至好幾年的物品,其實只不過因為不是生鮮食材才沒有爛掉,即便沒有壞,但就機能面來說早就腐敗了,本質上根本與「可回收垃圾」幾乎無異。

因此山下在《斷捨離行法》中明白指出,判斷一件物品該不該丟,基準非常簡單,那就是「不著眼於『堪用』或『不堪用』,而是『會用到』與『不會用到』」。

以此出發,任何事物都可以單純區分為以下兩種:

該留下的東西:以後還會用到,對現在的自己而言是「需要、適合而且愉快的東西」。

這些東西可能每天都會用到(例如喜愛的衣服)、或到了某個季節才會用到(例如戶外用品、聖誕樹等),不管是哪一種,自己都明確知道何時會拿出來使用;或是每次看到就會覺得幸福愉快的東西,例如特別珍愛的收藏、寫滿祝福的親筆賀卡等,以上都屬於會用到的東西。

該捨棄的東西:以後不會用到,對現在的自己而言是「不需要、不適合且不愉快的東西」。

不管是壞掉而無法修復的東西、已經完全耗損而無法使用的物品;或是雖然功能沒壞,但卻完全不會與不想用到的雜物(收在櫃中早已遺忘、或明知擺在那裡,卻視若無睹),這些用不到的東西對一個人的價值來說其實與垃圾無異,留下來也只是占空間而已,應該儘早捨棄。

以當下需求為取捨原點,而不是物品狀態 山下進一步解釋,上述對於物品分類的敘述,包含了兩個關於取捨時最重要的思考關鍵字:「自己」與「現在」,前者指出了評估物品存在意義時的「關係軸」,後者代表了物品對個人價值所在的「時間軸」。

所謂自己,是指必須將判別物品捨棄與否的焦點,從物品狀態轉移到自己身上,進而有意識地篩選出哪些東西應該留在身邊,而不是只因為「這個物品還能用」而留著。

而現在,則是必須從「現在需不需要」來決定這件物品對自己的價值,而不要執著於「過去」(當初買這個東西花了好多錢!),或希冀於「未來」(這件衣服我若減肥5公斤就能穿了)。 「捨,其實就是學會面對自我,」山下在《俯瞰力》一書中表示,任何進入我們生活之中的物品,當初一定都不會是廢物,然而隨著時間過去,或是需求改變,也可能是環境不同,有些東西必定會變得不再那麼合用。

取捨,就是釐清自己與物品之間當下的關係,進而察覺哪些東西才符合自己目前的需求。

如此,才能讓自己生活在每一樣東西都是精挑細選、且令人心情舒爽的環境中;反之,若將不屑一顧、置之不用,形同垃圾的東西,糊里糊塗地放置在生活空間中,等同讓自己活在垃圾場裡,只會徒然損耗自己的精神與能量,不只容易心情惡劣,更阻礙真正適合自己的新東西流入。

 

出自經理人網站

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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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