啟雲科技再推新品，用App拍照就可印出你的3D公仔|數位時代 BusinessNext

Insta3D Maker，嘉惠自造者

隨著自造者（Maker）風潮來臨，啟雲科技也為3D列印業界推出Insta3D Maker網站服務，讓專業人士可以在網站上用一張照片產生完整的3D公仔模型，還可以在線上更換眼鏡、衣服、髮型等配件，線上購買付款2天後調整完，即可下載完整模型檔案。

啟雲科技做的產品屬於3D列印的內容應用，目前已有許多產業找上啟雲科技談合作，包括通訊軟體希望做出談話時，讓對方的公仔說話對自己說話，也可以整合雲端試衣間，或推出個人化的貼圖和貼紙。

（圖說：啟雲科技的3D列印核心技術可以應用在多個領域。圖片來源：郭芝榕攝影。）

照片變模型，背後技術超強大

丘立全說，「要做3D公仔印，（3D產業的）水很深，光是動畫用的模型跟列印用的模型就差很多。要用照片印出3D公仔，困難之處在於，把平面照片的解析度變成超高畫質的立體圖形。」

一般動畫的模型只需要1萬2千個模型面數，3D列印公仔的模型面數則需要增加到37萬面數。其次，所有物件必須為封閉造型，像是飄逸的頭髮、張開的手就無法印製，所以拍照者必須擺設公仔靜態姿勢拍照。第三、所需要的圖檔更細膩，由於3D模型是用座標數字來貼圖，所以符合解析度。

（圖說：啟雲科技的3D列印公仔模型，模型面數要比一般動畫來得多很多。圖片來源：郭芝榕攝影。）

台灣微軟營運暨行銷事業群副總經理周旺暾指出，「把一張照片變成模型，看起來簡單，但背後是複雜的專業運算，做在手機更困難。台灣有這樣的新創團隊很棒，微軟也會將啟雲科技的技術推到全世界。」

要將照片列印成3D公仔，一切流程都在雲端完成，使用微軟雲端平台Azure、金流由歐付寶處理、公仔製作交由日本3D列印頂級工藝的iJet、物流則是由太陽運通從日本空運來台。

（圖說：啟雲科技將3D模型交由日本3D列印公司iJet製作，製作出有多種顏色、質感細膩的公仔。圖片來源：郭芝榕攝影。）

接下來，希望公仔列印能找到台灣廠商製作，才能讓價格降低，讓更多消費者使用。至於是否會用同樣的速度推出新產品？邱立全說，「預期一季推出一個圍繞3D技術核心的新產品，台灣的3D列印市場發展有點慢，希望內容應用可以帶動產業的發展。」

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。