女生寫的程式,就是不一樣!
女生寫的程式,就是不一樣!
2014.10.22 | 科技

[2014年10月號雜誌精選] 一向以為電腦就是男生的世界,甚至索性就把沉溺其中的男生稱為「阿宅」。而當回顧過去、放眼未來,卻又不盡然是如此。1842年,第一個寫出演算法的人,就是名叫Ada Lovelace的女生,未來女生寫程式更是天經地義的事。她,可以把冷冰冰的程式碼變得故事化、視覺化、時尚化。

「我自從會走路就開始跳舞了。」今年6月的Google I/O大會中,Google找來許多優秀的女性程式設計師,分享程式設計的故事,其中舞蹈家珂布(Miral Kotb)的故事感動許多人。珂布因為罹患癌症,無法成為頂尖舞蹈家,但她沒有放棄,還把舞蹈和程式設計結合,創造了百老匯知名的芭蕾舞團iLuminate。

除了挖掘更多女性程式設計師典範,也有不少人致力於打造適合女生寫程式的環境,把一行行程式碼變得故事化、視覺化、時尚化。如日本作家渡邊就把各種程式語言的特性,轉換成一個個日本美少女,舉例來說,Java就是一個性格木訥的女孩,她的家境不算好,爸爸Sun則是一個優秀的藝術家,但不擅理財。

美國麻省理工學院的博士妮爾(Lyssa Neel)也開發了一個個時尚小配件Linkitz,讓女孩們可以一邊學習程式,一邊利用這些造型時尚的小配件裝扮自己,提升學習程式的動機與樂趣。

女性學程式為什麼重要?

「這是企業成功的關鍵。如果到現在我們還不教女性如何寫程式,那不久之後,美國將落後於世界其他地方。」接受《時代》雜誌採訪的Google X副總裁史蜜思(Megan Smith)如此說。為此,Google開始執行一項稱為Made With Code的計畫,拿出5千萬美元的資金推動女性學程式運動。不僅是Google,Twitter也鼓勵員工參與美國女性學程式組織Girls Who Code,幫助更多的女生順利學會程式設計。

美國許多組織大力推行女生學程式運動,有著商業與社會面雙重意圖。商業意圖上,在美國總就業人口中,女性工程師數量遠遠低於男性,男女比例不均。《時代》雜誌指出,到了2020年時,美國勞工部門估計有140萬名電腦科學的職位缺額,但目前從美國電腦科學系畢業的人才,連上述缺額的三分之一都無法補足,因此占據總人口一半的女性就是重要的職缺來源,但現在美國的電腦科學學位中,僅有12%的學位是由女性獲得。美國若能大幅度增加女性程式設計師的數量,也就能增加美國科技公司的競爭力。

而在文化層面上,女生寫程式將能減少性別上的數位落差。其實男性與女性在學程式的先天本質上,是沒有差異的,是後天文化機制把女孩的程式學習機會排除在外。如同法國女權運動家西蒙波娃(Simone de Beauvoir)在《第二性》一書中所言:「女人不是天生命定的,而是後天塑造出來的。」因為過去家族中母親或女性親屬學習程式的比例很少,因此對於女性來說就缺少一個可學習的典範。或父母認為學程式是男生的興趣、工作,因此沒有提供女生學程式的機會。

女性程式設計楷模帶動風潮

其實女性對於程式設計曾有著卓越貢獻。1842年,第一個寫出演算法的人,是一個名叫Ada Lovelace的女生;1952年,Grace Hopper贏得「Cobol之母」的尊稱。

但不論是Ada Lovelace或 Grace Hopper等人,距今都有60年以上的時間斷層,對於現在的女性來說,影響力已經相當有限。「我們需要更多的新楷模,讓更多的女生跳出來,講述自己在程式學習這件事情的樂趣與熱情。」推動女性學程式組織Rails Girls創辦人尤琳可絲(Linda Liukas)認為。

對台灣女性來說也是一樣,我們急需一個個成功的女性楷模,讓年輕女性認知到,在未來的人生道路上,程式設計也是一個可能的工作選項,有了「選擇的自由」,是台灣推動女性學習程式運動的重要關鍵。

enter image description here

enter image description here
(圖說:女生學程式活動Rails Girls在台迴響熱烈,女生們聚精會神地認真聽老師講解。圖片來源:林衍億攝)

(更多精彩內容請見2014年10月號《數位時代》「爭霸!全球硬體創新軍火庫!」,全國7-11、誠品等各大書店熱賣中,或可選擇線上訂閱。尊重智慧財產權,如需轉載請註明資料來源:《數位時代》第245期)

往下滑看下一篇文章
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。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓