【一週新聞短評】 台灣人真的不喜歡閱讀?(不過什麼才是閱讀?)
【一週新聞短評】 台灣人真的不喜歡閱讀?(不過什麼才是閱讀?)

一週前的3月22日,各大報紙、新聞網都刊出一個小小的新聞:台灣人一年平均只讀兩本書,閱讀風氣不盛,引起行政院長的憂心(參考來源之一)。雖然這個新聞之後被「吳寶春想讀書」事件所掩蓋住(一種諷刺?),但我想稍微探討一下這則訊息。

話說「台灣人一年只讀兩本書」的新聞來源,是行政院在聽取文化部「台灣出版產業發展策略」報告時,所發布的新聞稿。裡面還提到韓國人每年讀10.8本書、新加坡9.2本、日本8.4本等數字,來說明台灣人閱讀行為落後給周邊國家好多,因此要振興出版業。文化部長說:「這是國安問題。」行政院長說:「這是國力基礎。」所以,拓展閱讀人口、推廣閱讀習慣是刻不容緩的趨勢。

出版和讀書數量,差距1萬倍?

雖然身為出版從業人員,看到這裡卻不禁想為拍電影的朋友掬一把同情之淚。當電影票房不好,大家只會說:「拍得太爛誰要看,這是市場機制。」沒聽過有人覺得台灣人每年只看兩部(或N部)電影太少、發展電影是國安問題。但當主角換成出版,我們就開始檢討「國人閱讀風氣低落!」從來不會出現「你的書太難看,那是市場機制」的意見……(呃,老闆在我後面,他非常火)

其實,在「每年讀兩本書」新聞出現的前一天(3月21日),國家圖書館也發布了「圖書出版現況及趨勢分析」的新聞(參考這裡)。這個新聞說,2012年台灣共有5085家出版社,推出4萬2305種新書,台灣平均每550人就有一本新書,新書擁有率高居世界第二(僅次於英國的每421人一本)!

看到這個新聞,感覺台灣好像是個人格分裂的島嶼……每年出4萬本新書,就算扣除政府出版品(據說占2萬本左右),等於每天有55本新書出版,但是台灣人每年只讀兩本書,也就是一天只讀──呃,0.0055本,這高達1萬倍的差距是怎麼來的啊?台灣人真的那麼不喜歡閱讀嗎?

先把數字存疑,但……

讓我非常懷疑「每年讀兩本書」數字的,是新聞局的「2010年圖書出版產業調查報告」(參考這裡)。報告裡面寫道,台灣人平均每年買書金額約1526.1元,平均每週閱讀4.7小時,換算成每年是閱讀244.4小時。

嗯……好像哪裡怪怪的?一年閱讀244小時,卻只讀兩本書,難道台灣人閱讀速度很慢,需要122小時──整整5天不眠不休──才看完一本書嗎?

此外,新聞局的報告也提到,台灣有47.5%的人,在過去一年內有買書紀錄,這些人平均每年買16.5本書。就算和不買書的那一半人平均起來,一年買8本書(和買書金額也大致相符),難道台灣人愛買書卻不看完嗎?(讀二買八,和王建民投一休四的節奏也有異曲同工之妙)

到底什麼才是閱讀?

讓我們撇開惱人的數字,用身體和記憶來回想,人生中最美好的閱讀經驗是什麼?以我自己來說,學生時代看的武俠小說、科幻小說(金庸、古龍、倪匡),精采的漫畫(灌籃高手、海賊王)永遠難忘,但它們通常都被家長、老師認為「看再多嘛唔效」。

既然只有讀課本、讀考試會考的東西才有用,那我們為何需要閱讀?難道當我們是小孩的時候,閱讀沒有用,長大之後,閱讀突然變得有用了?還是閱讀也有分等級,讀史密斯的電子學就值得嘉獎,讀尾田榮一郎就是「你怎麼在看漫畫」?我們怎麼判斷自己從哪邊學到的東西更多?

更別說,每天上網算不算「閱讀」?上經濟學人、數位時代、蘋果日報網站吸收到的知識;或是在卡提諾、mobile01、PTT八卦版得到的資訊,算不算閱讀?現在不少出版社都在網路上找內容,把知名部落客的文章集結成書,當我們早已上網「看那些內容」,算不算是閱讀(還順便幫台灣增進國力)?

附帶一提,文化部的統計數字,是把「紙本閱讀」和「數位閱讀」分開計算的,也就是如果你買了九把刀的《那些年,我們一起追的女孩》小說,就算是「每年兩本」的範圍;但若你用平板或手機讀完(感謝刀大把他的50本小說都做成免費app了)就不算。這種人格分裂的統計,我不太知道該怎麼面對。

當吳寶春、阿基師想讀書卻不得其門而入,政府卻擔憂台灣閱讀風氣低落。出版業每年出兩萬本新書,台灣人每年只讀兩本。每天上網不算讀書,看哈利波特卻算。看漫畫算不算讀書沒人知道,我只知道家長鼓勵孩子看漫畫的事情從沒聽過,政府獎勵漫畫產業的預算倒是挺多。這……到底什麼才算閱讀,寫完文章,我自己也搞不太懂了。

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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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