中國財富暴增，但信用透支|數位時代 BusinessNext

剛在上海結束的網球名人賽，是有史以來最糟的一次，除了費德勒（Roger Federe）全程參與，薩芬（Marat Safin）、羅迪克（Andy Roddick）和休伊特（Lleyton Hewitt）都沒來，阿格西（Agassi Andre）打了一場就閃人，那達爾（Rafael Nadal）是來了，但根本沒下場，主辦單位遞補選手補到手軟，觀眾則疾呼退票。
同一時間，老虎伍茲（Tiger Woods）也在上海打高爾夫賽，電視台先前承諾會實況轉播，但大多是錄影播出，過程還不連貫，其中有一天打完17洞就結束轉播，讓人訝異上海球場自訂新比賽規則。
上海的消費力無庸置疑，腦筋動得快的人趕緊把各種國際知名活動，音樂會、歌劇、奢侈品展和體育賽事搬過來，反正年輕白領想嘗鮮，士紳名媛想搞品味，土豪暴富想花大錢，總得有名目。

用參加派對心情看世界比賽

這些光炒名人卻沒有配套措施的作法，只是殺雞取卵而已。如果明年名人賽按照預定仍在上海辦，我懷疑費德勒還會不會來。當觀眾和選手都被愚弄，主辦方賺得缽滿盆滿也抵不上信用破產。
中國的外匯存底明年將破一兆美元，整個社會有錢，但信用並未累積，反而加速消耗，透支社會要持續發展的無形資本。法律、產權保護、專業精神等現代社會支柱，都奠基在信用的基礎上。
最近，一位中國官方期貨交易員，因看跌銅價，先在倫敦市場賣出20萬噸銅，但此後銅價未跌反而飆漲，中國政府出現巨額虧損，於是趕緊撇清說不知情，儼然當年霸菱案主角李森（編按：霸菱銀行新加坡分行期貨交易員，1995年大膽做多日經期貨指數，造成霸菱損失約2億美元）的翻版。這位交易員平日負責研究銅價變化，高價時在倫敦賣出，低價時在上海期貨交易所買進，套利賺取差價。如果未得授權，這麼大筆期貨交易很難進行，特別是有李森的前車之鑑。

當心淘空無形的信用資產

不管銅價上漲源自需求強勁，或是投機客逮到機會炒作，在國際金融市場壓力下，中國政府終於面對，將庫藏存銅提出做為交割，解決問題。消息傳出，銅價開始回跌，原本虧損金額隨之縮小，但信用損失卻很難回補。
禽流感是另一個例子。到現在，政府公布的感染範圍和個案，是否反應實際狀況？還是怕引發恐慌而有隱瞞？亦或地方官員擔心影響政績壓下不報？許多人心中都有問號。「上海真的完全沒有疫情？外來人口那麼多，流動那麼頻繁……」這些話題常出現在飯桌上，但只用來殺時間，反正無從證實。
倒是許多外資企業，已研擬應變方案，針對萬一爆發疫情，在家工作或暫時撤離的情境。不信任感的傳染力恐怕比H5N1還強，與其被動應變，不如主動出擊，這是對員工負責，對客戶和往來廠商負責，也是增加信任資本的機會。

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。