簡立峰：未來五年，物聯網與大數據帶來的改變|數位時代 BusinessNext

汽車上能先實現物聯網

可以肯定的是，目前的資、通訊產業，將網路服務從過去的以 PC 為主，轉移到現在的智慧手機上頭，網路服務的流動這種趨勢是不會變的，未來將會擴展它的應用到其他的傳統產業。簡立峰表示，目前他注意到比較明顯的領域大約有四塊，像是汽車、穿戴式裝置、智慧家庭、機器人，這四塊將會是所謂「物聯網」發展的主力。而在這四項裡頭，他又最為看好汽車。

汽車可以進化的地方太多了，不見得一定要是我們現在所謂的「自動駕駛」。其實光是取代現在汽車音響主機的那個位置，讓現有的主機變強，就有很多的可能性。畢竟，一款車用電腦主機販賣的價格遠高於一台 SmartPhone，但是今天一台 SmartPhone 能做的事情卻遠遠超過今天汽車上的主機能做的事情，這很不合理。簡立峰預測，估計明後年就可以看到汽車音響主機都將被車用電腦所取代，這包括將行車記錄器、GPS 都納入到汽車主機裡頭。

從產業面來說，其實台灣目前有很多資、通訊產業公司，它們將會有很大的機會。原本現在是一間只做PC的公司，或是只做通訊模組的公司，都已經看到有些開始嘗試與汽車廠商進行合作。他表示有接觸過一些面板廠商，這些廠商對於進軍汽車產業更表示興奮，畢竟汽車裡頭的面板很多，座椅背後的面板都是商機，預料都將會是很好的機會。

不過，簡立峰也說，資通訊廠商要跨過去發展的領域，其實都是原先很有歷史的領域，包括汽車或是其他產業，這些跨領域的整合對於台灣的廠商來說，相對的也不容易。比方說 Apple 的 Health 在做的就是整合醫療領域，以台灣過去是純硬體的廠商，要去整合像是醫療、汽車、公共建設等領域，其實是有難度的。因此，雖然看得到這些方向，是否真的有機會發展則不一定。

傳統產業會面臨大數據的衝擊

除了物聯網之外，簡立峰也提醒，不能忽視 Big Data 將會帶來的衝擊。

國內很多人都擔心現在台灣的一些資訊產品品牌好像隨著電腦需求的減少而衰落，其實簡立峰表示他倒不擔心這些硬體產業。因為相較於其他的企業，台灣的硬體產業其實是全球運籌，面對的是全世界的市場，所以其實衝擊還不是那麼大。

比較值得注意的反而是國內的其他傳統產業，因為這些產業往往規模比較小，只專注在本土的市場，這些產業反而需要注意，因為一些外來的企業可能在千里之外就把它們取代掉了。簡立峰以阿里巴巴的淘寶網為例，淘寶雖然在台灣沒有實體公司或是店面，但是它可能比台灣所有的企業都更瞭解台灣消費者的需求，因為它的經營規模大，有 Big Data，可以掌握消費者更清楚的輪廓。

簡立峰分析，「軟體」與「網路服務」，已經是企業必須要有的兩個元素。在這個時代，已經沒有一種產業可以排除在外。不管是做音樂的 Spotify、做遊戲的 Rovio、租影音的 Netflix、零售業的 Amazon，這些都是目前各領域產業在千里之外的對手。

「當大多數的人都會使用網路的時候，企業已經沒有資格把消費者分為「網民」、「非網民」，因為網路的無所不在已經是一個事實，產業就必須要去因應它。」

簡立峰強調，傳統產業要打好這一仗不容易，不過也只有及早導入軟體以及網路服務，才能減低未來的衝擊。

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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。