IDC~76%亞太企業，企業資料儲存需求快速增加|數位時代 BusinessNext

IDC（國際數據資訊）於七月十六日舉行「2013 亞太區企業資料中心巡迴論壇」，在論壇中並公布於今年六月份所進行的「亞太區資料中心調查」相關結果。

在資料量成長感受部分，超過七成(76%)受訪的亞太企業表示，目前感受到本身企業內部包含影音等資料類型儲存需求的快速增加。而在所有受訪對象中，僅24%的企業表示目前已針對本身內部的資料量成長狀況，進行妥善控制。

而在伺服器虛擬化的部署上，超過四成(41%)受訪對象表示虛擬化比例約佔實體伺服器的20-25%，另外,近三成的亞太受訪對象表示虛擬化比例已超過25%。若進一步分析台灣地區的受訪對象則顯示，台灣地區虛擬化在20-25%的比例達66%,不過超過25%的比例卻不到一成，遠低於亞太地區平均。

IDC台灣研究副總監江芳韻表示：「企業規模與產業屬性特徵是台灣市場虛擬化推動的瓶頸。由於台灣中小型企業佔大多數，對於虛擬化的投入資源相對較低。此外，在以製造業為主的產業屬性下，除少數具規模的製造業者願意持續在新系統與既有系統上進行虛擬化部署外，多半業者對於既有系統的虛擬化部署仍處於評估與考量階段。而這也對企業在面對資料量與系統負載的增加時形成資訊系統維運上挑戰。」

在資料中心電力成本部分，亞太僅20%感受到本身資料中心在電力成本支出上的顯著增加。相較之下，台灣則達79%，對於電力支出增加的感受台灣企業明顯較高。

IDC台灣資料中心市場分析師高振偉表示：「台灣地區企業對於電力成本增加感受較亞太區高出許多實際反映了台灣資料中心實體空間有限的困境。企業在因應本身業務需求進行系統擴充與新增時，普遍面臨到本身機房空間有限的窘境，也因此高密度的硬體設備與虛擬化成為必要的採用方案，在設備密度增加與系統運算頻率增加下，預計未來對電力的需求也將明顯成長。」

在因應BYOD趨勢下資料中心的調整部分，超過七成的受訪亞太企業表示，本身企業已經因應相關趨勢進行資料中心頻寬的增加與調整，其中更有35%的受訪對象表示，為了因應BYOD下所帶來的龐大資料傳輸需求，該企業將會針對本身的網路架構重新進行評估與轉型。

隨著企業資料量的快速增加，以及BYOD的快速普及，企業資料中心將被迫面臨提升與轉型。高振偉指出：「虛擬化部署，企業行動應用服務的開發，以及員工自有智慧行動聯網裝置對於本身應用服務的界接，將會是後續一年中，企業資料中心的推動重點。此外，目前企業普遍對於IT成本意識抬頭，然而在面對到虛擬化部署與新興應用服務的推動下，如何透過對於電力等資料中心基礎設施(DCIM)進行管控，藉以降低相關費用支出，將是企業後續降低IT營運成本(OPEX)的關鍵所在。」

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。