[Mr. Finance] 何處尋覓下一個太平繁榮盛世？|數位時代 BusinessNext

不知不覺中，台灣股票市場加權指數已經攻近萬點大門，讓沒有半張股票的我又是好奇又是羨慕。遇到原本愛玩股票的老友，不免多問了一句：「這次賺了多少？」哪知道他沒好氣地回答：「賺什麼賺，我現在連工作都沒了，我工作的創投都關門大吉了，物又飛漲，那有錢玩股票！」

我更好奇了，於是多問了幾個人，想知道這次股票市場的躍升到底造福了誰？得到的答案不一而足：

「這次都是外資賺啦！我在紅茶店賠光老本後，就什麼都沒有了！」

「老闆，利瑪竇幫幫忙，我才30幾歲，學貸都還沒還完，哪有錢買股票，我這一輩沒有在買股票的啦！」

「噓！我先跟你說：差不多該出場了，這次漲得很虛，聽說台積電也掉了大單，我昨天晚上美國盤先出了，今天一早我要狂殺。不過嘿嘿嘿，我其實是外資。」

於是我再請教了許多耆老，他們表示台灣的股票市場，早就有了巨大的改變：首先，不再是全民運動，而是外資與假外資撐起一邊天，外資對台灣市場的影響力越來越大，尤其許多原本在股票市場上影響力巨大的「中實戶」，如今已經搖身一變成為假外資，他們的一舉一動也在外資的眼中，外資擁有的「巨量資料」，讓外資對市場的影響更上一層樓。

有一位這一波頗有斬獲的操盤手，說起來卻是分外憂心：「這波市場的反彈，是老舊的題材加上增加的訂單，像大立光、聯發科或台積電這些公司，本來就是好公司，這一波訂單增加，是因為手機產業這一波需求改變，創造大量的需求。可是股價漲幅遠大於訂單的漲幅，讓人心驚膽跳。我也擔心，這一次過後，什麼時候才是下一個太平盛世？」

他的擔憂是有道理的。我們一再嚷嚷要產業轉型，可是這10年間，台灣的創業者人數有限，成就也有限，不但網際網路的新事業發展，台灣遠落後在中國身後，下一波眾人矚目的移動互聯網（Mobile Internet）以及物聯網（Internet of Things），台灣也面臨明顯的落後。目前台灣的資本市場，還在靠半導體以及手機產業吃老本，可是如果仔細看看，台灣的資通訊產業，不管是製造手機或是通訊設備，早就遠遠落在華為或是小米等中國公司後面。

最令人擔憂的是，看到台灣提供創業者資金的創業投資公司，一家接著一家關門，卻看到中國的創業投資（中國稱為「風險投資」)、更前端的天使資金以及換檔再加速的私募股權基金，如雨後春筍般成立，提供了產業發展源源不絕的動能。中國連政府都積極出手，成立主權基金。同時去年開始，中國政府已經把半導體列為策略產業，全力發展，過去1年不少國際上出售的IC Design House，最後都落在中國投資人手中。台灣半導體產業過去20年叱吒風雲的地位，可能面臨巨大的挑戰。

所以哪個是台灣下一個明星產業？何時迎來台灣下一波太平繁榮盛世？我抓破了頭，還是沒有答案。

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。