[鄭國威]為何台灣不討論未來?
[鄭國威]為何台灣不討論未來?

最近有機會代表我跟我的組織,面對面見到幾位政府高層官員,深入與他們討論我所知道的網民想法,並從我的角度告訴他們政府在溝通策略上出的嚴重問題。先不管你喜不喜歡現在這個政府(我先講,我不喜歡),我認為更大的問題在於這個政府不討論未來,而且也不知道怎麼邀請外部人士參與討論。

當然,他們會討論台灣的歲入歲出差距讓人心驚、討論台灣持續高升的老年人口比率跟持續減少的新生兒,或是很棘手的能源議題跟兩岸問題,也常常找企業大佬或國外洋佬來對談。這些都跟「未來」有關,但若要更精準描述他們的說法,其實他們的談法,是跟「不知道還有沒有未來」有關。這就是問題,他們談論台灣未來的方式在在表現出他們很憂心、很操煩、很畏懼未來,大部分的討論可以簡化為:「未來會有很多問題,我們要想辦法解決。」

台灣媒體很喜歡刻意讓台灣的官員呈現出很愚蠢的樣貌,而且台灣的鄉民也很愛媒體這一套,因為這讓他們可以罵政治人物罵得很輕鬆,就像罵條狗一樣。我一直反對這種媒體操作,也不認為台灣的官員真那麼差,差到沒有意願或能力面對目前我們的困境。但我還是得說實話,台灣官員對外溝通真的有很大的問題,他們看待未來的方式彷彿面對一個恐怖箱,裡頭可能有蛇有豪豬有大便,自己得伸手進去摸,雖然認命,但是沒有什麼期待。我認為這就是政府跟網民溝通出問題的基本原因。

未來當然有很多問題要解決,但未來同時也有很多未知等著我們探索、等著我們改變。這思考的背後是不同的假設:你希望這國家變得更好、超級好,還是沒事就好?

我與我的夥伴經營的各個媒體或創業計畫,在創立之前,都會經歷一段長期的摸索,找到做這件事的「宗旨」,而這宗旨必須是具有積極未來性的,或做這件事將能夠催化對社會、產業有益的改變。我們的作法是把我們要做的事情先條列出來,然後歸納出抽象層次較高的理念,再找很多事例來挑戰這個理念,直到我們認為這個理念顛簸不破,有高說服力,能夠獲得社群支持。

而這只是開始,等到產品上線,就是得持續不斷地用自己的實踐去替這個理念辯護,同時也積極接受意見、尋求意見,讓我們的理念可以被完善。但通常理念不會有太大改變,要變的只是溝通手法。理念若被接受,就代表我們想看見共同的未來,並且想插手,自己去打造未來。溝通手法很多元,但態度只有一個:「既然我們都想要見到這樣的未來,我開始動手做了,雖然不盡善盡美,有著明顯的漏洞,但你願意一同加入打造這未來的行列嗎?」

我衷心希望,經過幾次溝通,能看見政府開始注意到這點。同時也希望政府外的我們,能夠一起推著政府往這樣的溝通方式前進。我們得讓他們知道我們希望他們怎麼講話,調教政府,人人有責。(原文刊於數位時代雜誌2014年6月號)

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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