Apple Watch三大殺手應用搶先看|數位時代 BusinessNext

藝術設計

用戶可以從多種數字和指針風格的錶盤界面中進行選擇，當中也有一些介面上面承載了諸如鬧鐘、日期、股價、天氣、秒錶等功能（在手錶界叫做Complications）。同時，和Android Wear手錶操作系統一樣，同一款錶盤還可以進行指針、刻度等細節進行定義。值得注意的是，錶面中居然還有一款是米奇老鼠......Apple Watch 吸引兒童消費者真可謂司馬昭之心啊。

互動方式

獨特的人機互動方式，以及賦予用戶和用戶間的溝通功能，讓Apple Watch比市面上的其他智慧手錶對消費者的親和力更高。

按下表身右側旋鈕（Crown）下方的按鈕可以快速調出常用聯絡人列表，輕敲螢幕就可以發送訊息或撥打電話。Apple Watch內置了麥克風和揚聲器，可以直接用來打電話，在這一點上倒是比Android Wear系統的手錶強了一些。而如果你的朋友也佩戴了Apple Watch，那你們之間的溝通的形式就更多種多樣了。如果文字和語音不足以傳達你對對方的思念，你可以發送繪文字，分享現在的地理位置，或者在螢幕上繪製一朵小花發給對方，輕敲螢幕讓對方知道你在想他，甚至通過心率感測器將自己的脈搏告訴對方......

Apple Watch也具有接打電話、查看訊息和郵件作為智慧手錶的基礎功能，而相對更複雜一些的操作，比如編輯訊息和回覆郵件內容仍然需要用戶回到手機上操作。在這方面，蘋果在最新版OS X / iOS 8當中加入的Conitunuity系統就派上了用場。無論是電話、訊息還是電子郵件，用戶正在手錶上進行的操作都可以被無縫同步到與手錶連接的iPhone 上。同樣的操作在Android Wear上並不方便，而Google的解決方案是一個簡單的按鈕「Open on Phone」。

健康與運動

Apple Watch預置的Activity（活動）應用賦予用戶視察自己活動狀態的更多維度，不光是走了多少步，燒了多少卡路里，你甚至可以查看自己今天保持了多久的站立姿勢。

健康運動的追蹤功能依賴手錶內部的加速度計、心率感測器、Wi-Fi、藍牙和GPS模塊等實現。通過Workout（鍛煉）應用Apple Watch可以記錄用戶走路、跑步和騎車等不同運動的數據，並且在適當的進度和時間點為用戶呈現關鍵資訊，幫助用戶達成運動目標。

如果按照描述的這樣一款Apple Watch真的能夠在明年年初面市，我們可以確定的是它的確有能力成為市面上最好的智慧手錶。但此前傳聞中基礎款數百美元的價格和進階款數千美元的價格或許會讓消費能力不那麼強的果粉望而生畏，蘋果也沒有對傳聞中的各版本定價進行過公開回應。也就是說到目前為止，我們對於Apple Watch 已經了解的資訊包括第三方應用開發，外觀設計、軟體界面和功能，而最重要的價格目前仍不能確定。

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。