[蘇麗媚] 讓夢想極大化吧！|數位時代 BusinessNext

年輕人為什麼這麼憤怒？年輕人的機會在哪裡？這一陣子，包括我在內，許多人都在思考這個問題。從大環境看，在全球化、科技化兩大作用力交互之下，不只是台灣，全球的年輕人都面臨一種對於未來的不確定感，因這樣的不確定，也帶來一些衝突與反思。不過，就如同狄更斯所說：這是最壞的年代，卻也是最好的年代，關鍵在於我們願不願意打破框架去看世界。

最近看到一個有趣的例子。一個年輕的印度人在市場裡賣菜，活潑的表現，受到市場裡婆婆媽媽的歡迎，影片最後出現了一個商品廣告。表面上看，這不過就是一般的廣告嘛！是也不是。其中奧妙之處在於，過去的廣告是設定好劇本，找演員演出，然後促銷商品，但這個例子裡，印度的年輕人本來就是在市場裡這樣賣菜，然後他找了朋友錄了影片上傳網路，沒想到頗受歡迎。後來被品牌企業看見，直接在既有影片素材上加入商品銷售的元素進行融合，達成一種新的內容產製商業模式。

這個故事的幕後推手是2009年成立的全球最大文創共生平台Talenthouse，他們結合品牌與藝術家，讓來自全球各地的藝術家參與創造性合作。主要品牌橫跨電影、攝影、時尚、藝術及音樂5個領域，目前在美國洛杉磯、英國倫敦及印度孟買設立據點，提供9種語言版本，用戶數達320萬。過去36個月中，產生了70份計畫書、100個品牌連結、20萬個社交網絡、3萬個登記的使用者和1萬5千個創意。

歡迎來到平台共用、創意無國界的世界。傳統經濟模式是透過大量生產，達到降低製造成本，進而提升在市場上的競爭力。這幾年，強調客製化、差異化、彈性化的創意經濟興起，結合在地文化的微創業成為一股重要的創新力量，我們能不能把握這樣的機會？

在這樣一個流經濟時代，之前我們談過跨業匯流，互相去除邊界，在特定環境內發揮共創的精神後，應該再進一步思考，我們可以如何共用？怎麼樣在這樣的匯流環境下，去連結到更多人與資源？比如說紅牛拍的許多極限運動內容，用這內容去跟不同的單位創造新的內容可能。

這次做書店的案子，採取「共用」內容、開放的試驗，就讓我受到鼓舞。像是跟樂視網與新浪的合作，本來預設的就是播映及一些社群互動，沒想到就連結到香港獨立紀錄片的邀展，雙方正討論辦一場台灣vs.香港的獨立書店對話。又像是紀州庵，它本身就是一個獨立書店，也是一個實體的平台，所以我們就可以在裡面舉辦12家獨立書店的聯展。然後也意外地跟礁溪老爺酒店連結起來，未來可以推出相關的小旅行。甚至也跟知名的社群部落客老查合作每月以書策展的活動，這些都讓我們相當驚喜。

雖然我們談了很多數位匯流，但多數還是停留在傳統內容生產的模式，然後透過新媒體工具傳播，在內容產製的本身並沒有出現什麼顛覆性的創新。剛好台灣的人才有瓶頸，利用Talenthouse的模式，也許可以在形式上找到人才出路的可能性。比如HTC需要拍一支廣告片，就可以用一種全球徵才的專案來進行，而有能力的人才，也有機會找到全球工作，但不需要全球移動的可能性。我們可以自覺，在這個匯流無框架的年代，有很多方法能將夢想極大化，千萬不要落入魯迅在《阿Q正傳》裡面所描述的那種被釘住的困境。（原文刊於數位時代雜誌2014年6月號） .

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。