童子賢：有自我更新能力，才是未來需要的人才|數位時代 BusinessNext

「不是一定要培養什麼企業要的人才，應該是要教學生怎麼去解決問題。」和碩聯合董事長童子賢今天參加贊助成立的「翻轉教育平台」上線記者會中說，台灣社會需要正面積極的改變，所以應該把錢拿來投資跟未來有關的事。

童子賢與台大電機系教授葉丙成投入推動翻轉教育

不論是產業需求，或是從教育層面，近來人才都是台灣社會關注的焦點，其實不只是台灣，全球各國都重新思考人才的問題。特別是隨著以網路為工具的大規模開放課程如Cousera或是可汗學院這類的Mooc教育平台，以及各類社群的興起，傳統教育單向一對多、以老師為中心的教育方式受到頗多的挑戰。

童子賢以自己的經驗為例，他說，自己從小雖然都是鄉下學校前三名的學生，但是老師一上課他就想睡覺，因為老師在上面一直講，學生反而被迫停止思考；而等到他自己做父母時也發現，很多年輕孩子連睡都睡不飽，甚至有老師因為功課出的不夠多而被換掉，這是他為什麼認同教學方式應該有重大變革的原因。

「我們的教育應該像自由行的小旅行，把孩子帶到一個站之後，剩下的就讓孩子探索。」童子賢說，從企業經營者的觀點，人才最重要的是自我更新的能力，因為能夠寫在書本上的東西，雖然有普及傳播的優勢，但也都是過時的東西，而我們面對的未來是沒有秩序的，必須要讓年輕人學會學習的方法，永遠保有追求答案的熱情、學習的動機，才有機會開展未來。

童子賢舉例，前惠普執行長菲奧莉娜，是讀歷史出身，但一樣能掌管企業(編按：今日菲奧莉娜表態要出馬競選美國總統。)。所以他今日也表態反對恢復聯考，他認為重點不在於考試的方法，也不在於現在需要的技能，「我們在學校裡也不會教人怎麼當行政院院長、得諾貝爾獎。」

在這個童子賢贊助的平台中，主要有六大功能，除了像是「問與答」、「名師駐站」、嚴選好文這類有社群功能，讓老師、家長及關心教育的人可以有互動之外，最特別的是推出「開放觀課」的功能，讓老師之間可以觀摩學習不同的教案執行及現場管理。

參與平台規畫、同時近來也積極對動開放網路課成及數位學習平台PaGamO的台大電機系教授葉丙成指出，數位科技讓帶來新的教育衝擊，如果老師只把自己定義成一個講師的角色，核心價值很容易被新科技取代，所以他希望透過這樣的平台，不但把老師串連起來，也藉由社群共享的概念，將台灣教育現場的知識能夠被系統化的整理、搜尋及保存，這樣才有機會發展出台灣自己的教育論述，而不不是只能跟著國外經驗走。

童子賢強調，台灣近來開始越來越多人反省目前的體制，尋求對話的可能，答案也許還不明朗，但只有不斷的辯證，才可能找到共識與改變的方法。

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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。