第三方支付、群募平台發展緩步，張善政：政府已學到教訓|數位時代 BusinessNext

方向1：基礎環境

這陣子常辦直播公民參與政策討論「虛擬世界法規調適」及vTaiwan，提升資通訊基礎建設，發展資訊安全防護網。

台灣開放資料計畫發起人張維志：建議把網路資安隱私改為網路資訊交換，在資安裡加進網路資訊。

FlyingV共同創辦人林弘全：新創公司有法規調適，有可能納入具規模的企業嗎？

跨領域網路工作者楊孝先：為什麼網路白皮書的架構是五大構面？前瞻就不適合趕上趨勢，前瞻是要預測未來的趨勢。白皮書沒有納入著作權、網路中立性及共享經濟。

方向2：透明治理

加速開放政府資料，滿足民間「知」與「用」資料的權利。

自由軟體鑄造場顧問林誠夏：白皮書裡寫的開放資料到底是政府資料開放，還是開放政府資料？各部會對於這個字詞有不同的想像，如果是講Open Data，是開放資料，就要按照國際上的開放定義。（註：「開放」意指不論任何目的，任何人可自由取用、修改、分享資料。）

方向3：智慧生活

結合通訊與智慧科技，導入照護、教育、文化等各生活面向。

中興保全健康照護事業處協理洪培修：遠距醫療在《醫師法》裡規定醫生要跟病患面對面，可是遠距照護只是健康調整，希望有法規鬆綁。另外，不是只有弱勢有照護的議題，應該擴大到一般需要被照護者。

方向4：網路經濟

強調創新創業，提升電子商務及網路金融的環境與安全。

PayEasy康迅數位整合公司總經理林坤正：過去外資進軍中國，所有網路的模式都可以先在台灣做，讓台灣領先中國3-5年，但現在沒有這個優勢了。反觀台灣，把市值100億美金的Airbnb趕走，不允許市值400億美金的Uber，官員應想的是如何讓這些共享經濟服務符合法規，台灣政府在法律能不能管少一點？

方向5：智慧國土

用資通訊建立人和社會的關係，包含智慧防災、智慧運輸、智慧城鄉。

Open Data聯盟副會長陳奕廷：我談智慧運輸，目前開放資料分省道和國道開放，但民眾要的是全面開放的資料。如果能開放監理所資料，可以把車險降低。另外，政府一直開發App，事實上民間已有許多應用，何不整合這些民間資源？未來應推動全面電子票券，蒐集民眾出門的資料，去做到資料無縫化。

究心公益科技執行長莊國煜：智慧防災只談如何做防災，但要包含發生災害後的接地處理，因為災害後有很多資訊混亂的情況，需要彙整，讓不同部門、救災組織可以拿得到這樣的資訊。要去定位權責單位和窗口，可以在災害時緊急協調。防災、ICT建置是台灣可參與的機會，邀請國合會和外交部，可以把台灣經驗輸出到其他國家。

總的來看，虛實整合的概念立意良好，至少跨出第一步，但在徵詢意見的過程中，是否充分與社群交換意見？特別在智慧國土方面，跟社群溝通得更少，另外，智慧生活跟民眾息息相關，方向上是否真的有切合民眾的生活？既然要談透明治理及群眾智慧，政府各部會要做的就不該是事事都用「輔導」產業和「協助」民眾的思維思考政策方向而已。此外，要邁向真正的「前瞻」施政，就不只是把現在的趨勢名詞全擺在一起即可，首先要先確保名詞都定義清楚，而各部會也都能充分理解其背後的概念精神。

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。