Canon世界第一的成就 EF可交換鏡頭產量突破1億支|數位時代 BusinessNext

Canon隆重宣佈於2014年4月22日生產出第1億支為EOS相機所使用的EF鏡頭 ﹣EF 200-400mm f/4L IS USM Extender 1.4x，為Canon鏡頭發展寫下新的里程碑。

自1987年起，Canon位於日本宇都宮市的工廠開始生產EOS系列(自動對焦)單眼相機專用的EF可交換鏡頭，此外，也在台灣台中 (Canon Inc. Taiwan)、馬來西亞(Canon Opto Sdn. Bhd.)、以及日本南方的大分(Oita Canon Inc.)等四個廠房進行生產。2013年5月，EF鏡頭的產量已超越了9000萬支的標竿。 11個月後的現在，Canon正式歡慶其世界第一1的成就 — 生產出第1億支鏡頭。

Canon 於1987年3月推出配合EOS單眼相機系統而研發的EF鏡頭，多年來不斷發展演變，注入各項嶄新技術，領導業界發展，創下多個全球首創2的輝煌成就，當中包括首次應用於鏡頭內的超音波馬達(USM)、光學影像穩定器(IS)及多層衍射光學技術(DO)鏡片。2013年5月，為了進一步擴展影像表達範疇，Canon推出全球首支3內建1.4x增距鏡的EF 200-400mm f/4L IS USM Extender 1.4x超望遠變焦鏡頭，實現達200-560mm的寬闊變焦範圍。

近年來，Canon除了加強適用於運動和自然攝影的超級望遠鏡頭，以及在整個變焦距離內皆可提供最大f/2.8明亮光圈的變焦鏡頭外，也持續推出多個配備步進馬達(Stepping Motor，STM) 的入門級可交換鏡頭，可在錄影過程中提供順暢、安靜的自動對焦效能。目前，Canon龐大的EF鏡頭系列產品線一共包括89個型號。4除了加強其鏡頭產品外，Canon也持續將EF鏡頭的光學技術擴展到新的領域，在2012年一月推出了專為數位電影設計的EF CINEMA電影鏡頭，以及在同年9月推出了迷你單眼相機專用的EF-M鏡頭。

此外，在2003到2013的11年期間，Canon在交換鏡頭數位相機市場保持了世界第一的市佔率。在2014年2月，再次寫下了另一個生產里程碑 — EOS系列可交換鏡頭數位單眼相機之全球累計生產量突破7000萬台。

Canon 今後將繼續以光學技術為核心，不斷在影像技術上突破創新，並致力生產更高品質的鏡頭及相機，滿足從入門到攝影愛好者及專業攝影師等不同使用者的需求，持續替未來影像攝影文化締造新紀元。

1.可交換鏡頭，計算到2014年4月21日，數字來源由Canon所調查。
2.單眼相機專用的可交換鏡頭，數字來源由Canon所調查。
3.可交換鏡頭數位相機(單眼相機、小型系統相機)專用的可交換鏡頭，數字來源由Canon所調查。
4.包括兩組EF鏡頭增距鏡，以及三個可在日本地區以外購得的型號。計算到2014年4月30日。

關於台灣佳能資訊
台灣佳能資訊股份有限公司(Canon Marketing (Taiwan) Co., Ltd)成立於2001年4月，為全球光學影像知名品牌Canon集團在台灣的分公司，在台灣負責產品的市場推廣、行銷活動，並提供台灣消費者、經銷、代理體系完善的原廠服務。目前台灣旗下產品包括數位相機、數位攝影機、噴墨印表機、商用多功能複合機…等，提供客戶品質優良的產品及服務，並以專業的技術，致力於提供完整辦公室系統應用及解決方案，協助客戶提高市場競爭力。Canon以"共生"(“kyosei”- living and working together for the common good)為企業宗旨，「謀求全人類不分種族、宗教及文化，共享幸福美滿生活的社會，為共同、利益、生活努力。不僅對客戶、地區社會、國家、地球以及大自然皆建立良好關係，以促進世界繁榮和實現人類幸福為目標。」秉持此信念與企業精神，Canon將致力於21新世紀中，在台灣成為優良企業。

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。