目睹台灣創業環境之怪現象|數位時代 BusinessNext

參賽拿獎金大過於創業心

陳良基教授，台大副校長提到，在台大，剛開始做創意創業學程時，團隊所提出的創業點子與解決方案根本非常地不成熟，看起來只是個研究案在解決一個小的問題，但經過這幾年的訓練與經驗傳承，現在的團隊幾乎都能提出能真實解決現實需求的問題。所以以前Demo day，來參加看案子的投資人是用求的，但現在NTU demo day，外國的投資人都會自己混進來看。但陳良基話鋒一轉提到，現在反而有很多單位辦的創業比賽，參賽誘因都是給獎金。所以養成了許多參賽團隊以參賽得獎拿獎金為目標，而不是為了解決問題的原生創業家，這種目標已經本末倒置。陳認為創業資源也許可以整合；例如臺北市政府已經開始做天使俱樂部，會成立5億的天使基金，這可能就跟台大的天使基金某方面來說是重疊的資源。他認為台大的天使基金計畫也許可以叫停，應該要鼓勵台大的學生多出門去申請、爭取這些外頭的資源。

「不要給學生太多免費的午餐，也許這樣他們才學會有韌性。」陳良基教授表示。

上一代管理過多，風險趨避

早上的會議裡，三個來自學校的與談人都分別談到近來在學校的觀察。政大科技管理所的溫肇東教授提到：「台灣現在的學生不敢冒險，好像是因為家長的關係？」許多學生到學校來，主要是為了取得「工作的保障」。政大校長周行一教授也提到：從觀察政府政策就可以發現，政府或政黨都希望老產業被保護，因為這樣可以保證工作安全。他特別提到一個學生案例：有個政大會計系畢業，成績、表現都非常好的學生，畢業後被順利送去台灣的四大之一會計師事務所工作。這個學生在工作一年之後，得到校友會計師合夥人的肯定，因此被推薦送去紐約的母公司合作一個專案。結果校友會計師合夥人很快就接到這位同學父親的來電：「為什麼要送我女兒去那麼危險的城市，不能選別人嗎？」他認為這種以前年輕人會積極爭取的機會現在卻逐漸被保護孩子很周到的家長給擋在門外。

陳良基教授：「我父母根本不知道我做的這些是什麼。」

多數與會者都認為：我們應該鼓勵這些人勇敢，這其中許多家長自己以前都是中小企業創業家，下一代在做的這些東西，上一代往往都看不懂，就算看得懂，通常也因為技術門檻不會做。台北市產業發展局副局長吳欣珮也提到，許多人認為現有審查補助創業的機制有問題；創業家認為正因為是創業Business Plan不成熟根本就是很正常的事情，創業的初衷、夢想與團隊才是重點。審查委員則往往認為這些補助創業金都是民脂民膏，當然應該小心謹慎。但最近柯文哲市長一直跟我們強調，創業應該比較多失敗才是正常的吧？如果我們做出一種審查機制，補助的案件成功率都很高，那才可能表示我們審查創業的方法可能出了嚴重的問題，應該要檢討這個審查機制才對。國科會前駐舊金山科技組組長楊啟航博士：「台灣現在的政府部門已經形成了一種嚴重的形式主義」，其實這些上一代可能拿一個奇怪的規則在審查新一代。

國際視野不足，in-bound與out-bound都各有問題

有與會者提問包含中央政府(雖然今天現場沒有中央政府代表)，台北或高雄這些地方政府鼓勵創業的措施，是否對於來台外國人是友善的。這種立論認為，如果我們要能夠國際化，在先不論租稅、簽證、法規等情況下，這些政府所推出的政策是否精神上也鼓勵在台外國人參加創業團隊甚至在台自行創業。吳欣珮副局長表示，以台北市的立場，當然歡迎這些外國人自行創業或參加創業，但現實環境裡也發現我們在租稅上與法規上不一定具有優勢，如同台下提問者特別提到的，對於中國大陸的態度未明，所以我們也擋住了許多對岸創業家來台的機會。

陳良基說：我們認為台灣在很多技術上都不是問題，也花了許多功夫在準備。如同他手上正戴著的智慧錶，台灣早就可以整合這些產品，阿里巴巴來邀請我們把這個智慧錶整合在阿里雲上，我們當然就鼓勵團隊去。楊啟航說：但還是有很多創業團隊一開始的創業關照都只關注台灣市場，我們當然希望把他們多帶出去延伸，例如台大的3D印表機團隊Flux，我們帶去矽谷三個月，第一個月就在Kickstarter上募了168萬美金，3個月過完就回台灣，「結果現在大四休學在創業了」陳良基說。

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。