2015年盯緊這10人（下）|數位時代 BusinessNext

2014年科技業風雲人物，阿里巴巴集團主席馬雲、Tesla創辦人馬斯克都榜上有名。展望2015年，哪些人物會繼續引領產業風潮，或是顛覆傳統商業模式、舊思維？以下這10個人，你2015年絕對要盯緊他們。

Uber執行長卡拉尼克

Uber以新型態的叫車模式提供服務，在2014年爆紅之後，連帶引起了許多爭議，例如司機涉嫌性侵、荷蘭、西班牙、泰國和印度等國部分城市禁止Uber叫車服務、傳統計程車抗議等。網路界普遍認為，Uber引發的是新舊之戰，Uber正在面臨舊勢力的反撲，是許多創新服務公司也可能會面臨的遭遇，應觀察Uber執行長卡拉尼克（Travis Kalanick）是否有智慧找到突破點或是與舊勢力共榮。而且Uber很可能在2015年IPO，卡拉尼克能否解決上述問題，將影響投資圈對Uber的青睞程度。

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（圖片來源：TechCrunch）

Oculus共同創辦帕爾默·拉奇

專攻虛擬實境（VR）技術的Oculus新創公司，被Facebook以20億美元收購，其他如Google、微軟、索尼等也相當關注VR技術發展。Oculus共同創辦人拉奇（Palmer Luckey）從15歲就開始他的車庫創業，研發頭戴式虛擬實境裝置。虛擬實境及其軟硬體、內容價值鏈為2015年重要的議題，因此市場都在期待Oculus後續的新產品及新技術，以及如何為Facebook的內容服務加值。

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（圖片來源：SVVR）

AngelList共同創辦人拉維肯

網路對融資的影響，依舊是2015年的科技重點，不論是P2P借貸、股權眾籌或產品類的群眾募資等，都代表打破了傳統融資的思維以及門檻。拉維肯（Naval Ravikant）創立的AngelList就是一例，AngelList是一個連接創業企業和投資者的融資、社交平台，主要提供類似群眾集資平台Kickstarter的服務，創業者填寫自己的簡介、貼出創業構想，向經過認證的投資者（金融機構、天使投資人、富商等）推銷自己，主打讓創業者迅速、有效率地獲得資金。

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（圖片來源：TechCrunch）

雅虎執行長梅爾

面對新生代網路公司的地位不斷竄升，做為網路1.0時代表率的雅虎，在近年顯得落寞許多。帶領雅虎迫切轉型的執行長梅爾（Marissa Mayer）上任後，以超大量的收購強化實力，自2012年7月接掌後，出手的收購案超過47筆，因此2015年將是梅爾對外舉行成果發表會的關鍵時期，外界都在看她能否整合所併購的公司及技術，對產業、對華爾街展示全新一變的雅虎，以及能否成功從PC時代的網路巨擘，轉向行動網路。

新加入蘋果的設計大師馬克紐森

2014一整年蘋果挖角了多位精品界高層或設計師，其中最令人矚目的，就是傳奇的澳洲設計大師馬克紐森（Marc Newson）。他被業界歸類為有機型態主義派，設計的產品訴求自然、漂浮感，與蘋果首席設計師強納森艾弗（Jonathan Ive）完全相反，艾弗強調極簡主義，喜愛CNC機器切割出的水平線，這兩位的設計風格幾乎是光譜兩端。蘋果是科技業界的流行品牌，誰主導蘋果的設計路線，影響層面不只是外型而已，還會延伸到製造工法，左右台灣供應鏈工廠的材料、工藝技術，以及其他品牌廠的美學觀點，因此紐森絕對是2015年必須關注的人。

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（尊重智慧財產權，如需轉載請註明資料來源：《數位時代》第248期）
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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。