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最近網路上有很多朋友在討論網路到底是不是一個產業，也有很多朋友在討論網路產業到底需不需要政府的介入，也有很多朋友在討論台灣的網路創業環境到底是好還是糟，原本也想來應景寫篇文章表達一下我們經歷這幾年創業過程後對這件事情的看法。

但今天下午參加了一場和詹宏志先生、政府單位與一些新創網路公司的座談會後，我把原本要分享的主題稍微修改一下，我發現從2007年到現在，從來沒有哪個時間點像過去半年一樣，有那麼多人在討論”網路”這個產業。

對剛創業的年輕人來說，覺得滿腔熱血，但沒資金、沒人力，想創業卻不知從何做起，還要隨時擔心會不會有什麼從來沒想過的法律風險，遇到問題不知道找誰幫忙。唉！台灣的創業環境真差。

對創業一段時間的創業者來說，開始有個看起來還OK的產品，可是公司錢快燒完了，原本滿懷希望拿著自己的產品找創投找資金，但一次一次的被潑冷水也澆熄了自己的自信心。唉！台灣的募資環境真差。

對有點規模的公司經營者來說，今天收到金管會的來函，明天收到警察局的來函，後天收到衛生局的來函，為什麼政府的管轄範圍這麼寬，為什麼政府老是拿過時的法令來要求業者。唉！台灣的經營環境真差。

對政府單位來說，每年編了好多的預算獎勵創業、舉辦比賽、提供科專補助、提供貸款機會，每年花了好多人力物力來做這些事情，但為什麼大家還是不斷抱怨這個抱怨那個。唉！大家的要求真多。

對投資者來說，過去把焦點放在IT產業的策略看起來行不通了，再不趕快布局網路產業不行了，可是台灣過去十年成功出場的網路公司這麼少，雖然評估了一堆公司，但真要投資還是怕怕的。唉！台灣網路產業的投資環境真差。

沒錯，大家都很努力，大家也都很認真，但為什麼在這麼多人努力和認真的狀況下，大家還是覺得我們處在一個很糟的環境呢？我覺得關鍵在於溝通和對話。

因為沒有溝通和對話，所以政府單位不知道網路經營者實際遇到那些問題

因為沒有溝通和對話，所以網路經營者不知道用那些更有效的方法解決經營上所遇到的問題

因為沒有溝通和對話，所以創業者、投資者和政府三方面沒有辦法一起找出改善投資環境的真正解藥

因為沒有溝通和對話，所以讓大家很容易看到影子就開槍，也讓彼此之間容易有很多的誤解

身為一個在網路產業的工作者

我深覺這個產業是聰明腦袋密集度最高的產業之一

過去幾年我也認識了很多很辛苦努力幫產業解決問題的政府長官們

還有台灣過去幾年從電子和傳產也累積了很多的資本

我不認為在這樣的條件和環境下，我們沒辦法一起努力讓台灣的創業環境、投資環境、募資環境、經營環境變得更好

但最重要的，從現在開始，請大家開始坐下來開始對話，也請大家坐下來，開始理解尊重彼此之間對於同一問題但看法不同的歧異，過去我們已經浪費了15年的寶貴時間，請大家一起努力，讓更多的理解和對話從現在開始

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。