[簡立峰] 開放資料的價值|數位時代 BusinessNext

每個縣市政府都有自己的App，為什麼不整合起來？以前養蚊子館，現在養蚊子App。如果是開放資料，這件事就解決了，因為會有人去開發成更適合消費者的應用。

政府的資料就是全民資產，傳統概念比較保守，但現在漸漸開放。歐巴馬政府前幾個月才宣布，政府資料預設就要開放，除非機密性資料才能關起來。前陣子和政府合作開放資料平台的過程中，可以看到每個政府單位本身都很認真，但單位與單位間好像就沒有那麼多權利與義務的合作，這是政府本身要突破的。

開放資料對台灣帶來的另一個好處是，我們的軟體網路產業以前常常抱怨政府資料不開放，如果現在開放了，產業還是起不來，那就少一個藉口。但我相信不會這樣，台灣這十幾年來產學沒有整合，才是最嚴重的問題。現在網路科技和軟體的應用很多需要資料，但學校裡是沒有的。這種情形下，如果政府能開放資料，學生在校園裡就能練兵，團隊就能提高技術門檻，等技術成熟就能出來創業。

最近看到的問題是，台灣的技術型創業非常少，大部分是生活產業，那是從生活經驗和人脈裡累積出來的。但是校園或研究機構裡，以技術為基礎的創業幾乎沒有，如此一來無法墊高技術門檻。開放資料多少可幫助拉進這一塊，提供外界資訊、實際參與感和實際使用者。如果憑空想像、自行製造，都不是真實的。

開放資料還包含政府施政的檢驗，或者也可以幫忙傳播施政效果，但政府壓力一定會因此越來越大。政府定期都發布土石流、水位警戒，但誰會知道？大家都是看電視的，但電視沒辦法選擇這麼多來報。其實在颱風來前後，都有淹水警訊，但該知道的人都不知道，因為它沒有地方可以發布，就只能公告在單位的網站上，或者告訴地方防災應變中心，出不了門。已經有警示了，該被警告的卻不知道，這很可惜。

台灣擁有的醫療資料很豐富，因為有健保，但現在大家似乎對這塊很保守，這裡絕對有很大價值。比如說，可以從病人治癒的狀況去回推用藥，交叉比對下可以找出很多問題，可能是醫生或醫院的問題，可能是用藥交叉感染問題。對不少單位來說卻很擔心這種情形，因為有些人覺得當這些資訊透明後，不見得會被正確解讀，造成許多醫療糾紛。但這件事卻對全民健康很重要，甚至可替產業創造商機。

開放資料真正要去突破的，是以後每個單位能不能有一個責任，成為經濟部的一部分，因為如果不是這樣，每個單位的權責就會很保守。現在中央各部會只有經濟部是負責創造經濟機會的，其他都不是，因為目的的關係，會造成他們坐擁金山，卻當成垃圾。健保這資料也是，風險一定有，但應該也能想到方法降低風險。

台灣有兩群人很聰明，念電機和念醫學的，但他們從來沒有合作過。在醫療電子產業其實是有機會的，甚至全民健保就是實驗場所。台灣人看病次數遠高於美國，雖然是2300萬地方，或許等於美國1億人口市場，就是我們醫療電子很適合練兵的地方。台灣大部分電子業都開始往醫療走，光是醫材就不得了，在醫院裡所有用到的醫療設備，能夠做電腦的，這些都可以做。例如大立光能做鏡頭，也能在很多醫療儀器做鏡頭。電子業不應該是電腦業，可以更多元性。（口述／簡立峰整理／趙郁竹出自）

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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。