【波士頓現場】PTC總裁賀普曼：物聯網讓智慧產品服務更有價值|數位時代 BusinessNext

「在物聯網時代，我認為最佳的殺手級應用就是看誰能從服務流程收到最多錢，有沒有本事從產品本身衍生出好服務，一半是賣產品，一半營收來自服務，因為物聯網讓服務本身產生的價值愈來愈有效率和值得，」參數科技（PTC）總裁吉姆．賀普曼（Jim Heppelmann）說。

賀普曼認為，物聯網之所以興起，很大方面是靠著市場力量整合與關鍵技術創新，物聯網所帶來的影響，將徹底改變所有「物品」製造商與客戶、消費者之間創造及交換價值的模式。

他舉例說明，產品不斷在精進，過去只是單純的實體元件，如今已搖身變成複雜系統，內部不僅涵蓋機械、電子、數位等元件，更結合了軟體、處理器和感測器隨時連網，產品間也彼此連結。

在產品定義隨著時代而變之下，產品的屬性和功能也因此倍增，創造出各種新形式的價值 - 功能性更多元、可靠性更高、流程效率更優異，甚至用途也超越產品原有功能。

國際研調機構麥肯錫 (McKinsey Global Institute) 在《顛覆性技術：即將改變生活、商業與全球經濟的進步》(Disruptive technologies: Advances that will transform life, business, and the global economy) 指出，至 2025 年，物聯網每年的經濟影響力將達 2.7 兆至 6.2 兆美元。

「參數科技的目標就是在物聯網時代，幫助更多產業客戶順利製造出更多智慧連網產品，讓這些產業客戶趕快搭上這股趨勢。」

就像參數併購了ThingWorkx，「這只是個剛開始而已，未來我們也不排除會併購更多物聯網解決方案供應商，我認為，軟體連結硬體產品最終的目的，其實就是要走向服務端，而這種軟硬整合則是物聯網時非常重要的一個概念。」

賀普曼也說，他知道有很多挑戰，很多公司都想做，但其實都沒有一個實際確切的計畫，對參數科技的客戶來說，未來愈有愈多客戶夥伴來使用這個平台，讓它們的生產更有效率，而且重點是即時反饋和大數據分析的能力。「未來每家公司都會需要一個物聯網雲端平台來和公司的軟硬體產品做整合。」

談到為何會收購這家2009年才成立不久的公司，賀普曼不諱言，其實參數科技有內部有一個所謂的市場與科技前瞻技術策略部門，這幾年，就是一直在做智慧連網產品的研究，甚至是和顧客一起研究，還有與位於波士頓著名高等學府哈佛大學的產學研究，如今，事實也逐漸證明了，產業價值鏈正在被智慧連網產品改變。

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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。