北京幫富人蓋中央公園|數位時代 BusinessNext

被邀請參加北京一個大報的座談會，題目叫做「誰是真正的中央公園？」，討論為了2008北京奧運新建的奧林匹克公園，能否成為真正意義上的城市中央公園。關心城市的綠化和公共空間原是好事，但為什麼一定要比照著紐約來討論呢？主辦方介紹紐約中央公園的結論是：中央公園現象真是無獨有偶，倫敦的海德公園、巴黎的凡爾賽花園、東京的新宿御苑，無一不是在城市中央建設的大規模城市公園。這樣的結果既推動了城市公共空間的建設，同時又帶動了公園周邊地產的蓬勃發展。
是了，弄了半天，關心的是周邊的房地產，想像的是如何打造以及販賣如宋美齡在中央公園旁的豪華公寓。

皇家園林和現代公園的歷史始末

我忍不住先要挑挑上面這段文字的毛病。把倫敦的海德公園、東京的新宿御苑跟公園周邊的地產開發扯在一起，瞧著就很沒學問。海德公園等原來都是皇宮的一部分，也就是皇家園林，皇權式微後，成了開放給民眾的公園。
以北京而論，位處城市正中心的是故宮，緊挨著的皇家園林就是中南海、北海，與其連成一線的後海、什剎海則為達官顯貴競居之地。其中，中南海至今為黨政中心，但北海、後海成為市民空間久矣，遊人如織。張恨水小說裡的那些英雄兒女，不都老在這附近溜達嗎？北京的歷史並非僅始於90年代以後的地產開發；而市民的空間經驗，也不僅止於買房呀！
和傳統皇家園林不同，紐約中央公園是為了解決嚴重的都市問題而建造的。19世紀的紐約苦於擁擠、污染和犯罪，當時的城市規劃者認為，提供適當的公園綠地和公共空間，是重建城市文明的一帖藥方。改善城市環境、提升市民生活品質等口號，不但聽起來冠冕堂皇，更能藉著建公園一舉掃平城市中心的貧民區，因此得到中產階級的支持。在用來收買中央公園用地的500萬美元中，32％是由周邊的地產所有者負擔。中央公園的確為後代在城市中心區留下了大片的綠地，但這一過程本身銘刻著階級衝突的城市史。

地產開發商關心的是公園旁邊的房價

台北人曾經經歷14、15號公園之役，雖然最後由一把火燒掉了林森北路和中山北路之間的貧民窟，但這個運動讓台北市民有機會討論「公園」的意義，讓中產市民逼視貧民窟裡的生活，思考城市的綠化和美化是否可以不要建立在對弱勢者的暴力和踐踏之上。然而今天，為了興建奧運場館和奧林匹克公園，北京近郊的大批拆遷工程，讓農民失去住房、耕種的土地和賴以做小買賣的店鋪，只得到對地上物（而非土地）的補償。我曾經訪問過不少抗爭中的村民，他們拒絕簽署任何拆遷協議，拒絕領取任何補償金，他們的聲音上不了媒體，但有那麼一群不甘心的人，還在秋菊打官司式地進行一場幾乎沒有希望的抗爭。
走進報社大樓的討論會會場，地產開發商正率先討論朝陽公園和奧林匹克公園周邊的房地產哪個更值錢，我只好清了清喉嚨，嘗試把討論焦點從房價拉開，談起如何在規劃和設計上，讓奧林匹克公園對市民更具有開放性……

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。