用說的更方便！語音輸入帶來行動新商機|數位時代 BusinessNext

使用語音輸入功能的人群特徵和需求

「追求效率」與「追求簡單」為使用語音輸入功能的兩大主要目標，擁有不同目標的使用者在使用需求與偏好上有很大的差異（表一）。

【表一】語音輸入功能使用者人群與使用特性
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資料來源：beBit

「追求效率者」的需求是透過自然地對話有效率的完成操作。在實際調查中發現，智慧型手機使用頻率高的使用者往往屬於此類，他們希望透過語音輸入簡短問答，直接獲得結果。因此偏好可以一次完整輸入的Siri型操作模式。

「追求簡單者」的智慧型手機使用頻率不高，平常不習慣手機文字輸入介面，操作畫面也不容易，所以想要透過語音輸入更簡單的完成指令，特別是高年齡層的使用者屬於這類。這類使用者無法適應Siri等操作性高的語音輸入，反而偏好一問一答的輸入形式。例如是銀行匯款，他們期待從選擇「匯款」的大分類漸漸進入細節的內容，因為在操作前對於完整的操作內容沒有概念也不想思考，對於一問一答的輸入形式感到方便性。

圖一以透過語音輸入功能完成「銀行匯款500美金到老婆戶頭」的任務為例，顯示兩種人群的使用情境：

【圖一】語音操作「銀行匯款」使用情境
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資料來源：beBit

語音輸入功能所帶來的新商機

以往，高年齡層的使用者由於手機螢幕與文字鍵盤的限制導致部分使用者被排除在目標客群之外。透過調查，我們發現對於語音輸入功能的需求比較大的反而是「追求簡單」的高齡人群，根據beBit的使用者觀察，一旦開始使用語音輸入的使用者會漸漸遠離文字輸入，「是」、「否」等簡單的選項也開始偏好語音回答，剛開始對語音密碼有顧慮的使用者，漸漸毫不猶豫的朗誦自己的密碼，使用者似乎無法再從語音輸入回到文字輸入的模式。可見語音輸入功能可以降低這類高年齡層人群使用手機的障礙，增加使用手機服務或APP的動機。

2013年美國金融集團USAA將語音輸入系統導入手機網路銀行APP（如圖二）。該系統可以設定聲紋密碼，只要本人下令指示任務，APP便會連到銀行系統進行處理，完成後還會告訴你「已完成任務」。即便如網路銀行此等安全性要求如此高的APP，美國的金融機構皆已開始導入語音輸入功能，可見語音輸入在國外已經被相當重視，且增加語音輸入功能也是拓展網銀使用族群從較年輕化族群往更多高齡者邁進的做法，這樣的趨勢無論是手機開發商、APP開發者皆不可忽視的一股力量。

【圖二】USAA Voice Command Mobile App
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為提供提升滿意度或開發差異化的新服務，語音輸入功能是個充滿前景的方向，然而語音輸入功能和文字輸入功能的使用者有很大的差異，對於資訊的輸入結構與服務呈現結構的需求也不同。一般來說，網路使用行為目的性高、自主性強，但是使用語音功能的行為傾向是被動的；例如語音輸入者在輸入後等待機器的審核及下一個指示，相較下，文字輸入者會主動地點擊按鍵。如果這些服務的結構設計或畫面不符合使用者需求，最終就只是白白浪費了投入的開發成本，或許有可能目前的技術限制根本就無法滿足使用者的需求，因此，在進行開發時，首先須從了解使用者的需求開始。

本文出自beBit

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。