突破穿戴裝置發展瓶頸，壯大生態系才是關鍵|數位時代 BusinessNext

重量級玩家拱大市場，穿戴裝置百花齊放

既然穿戴裝置身為物聯網（IoT）應用下的一環，而物聯網的硬體又是屬於少量多樣的趨勢，那麼穿戴裝置市場究竟會如PC、智慧型手機一樣「大者恆大」，玩家始終只有幾個，還是如物聯網之下的硬體一般，呈現百花齊放的態勢？

台灣亞德諾經銷商業務經理陳曜桎認為，穿戴裝置發展初期必須由重量級的玩家「打下基礎」，讓穿戴裝置變成一個成熟、穩定的市場，之後才會有多樣化的穿戴產品生存的空間。而今年Apple Watch上市，就是一個很好的催化劑，它會扮演一個「領航者」的角色，讓穿戴裝置的市場活絡起來。

不過，當蘋果挑起了消費者意識，讓穿戴裝置為更多人所注目，甚至帶動了行動醫療市場，然後呢？

每個穿戴裝置背後都有自己的雲？No！生態系必須延伸

「穿戴裝置只是IoT布局的末端裝置，重要的是背後的服務和生態系。」陳曜桎說，消費者常常碰到的問題是，他不知道這些穿戴裝置秀出的基本生理資訊，除了判別基本的生理狀態之外，還能用來做什麼？「我知道我的心跳130了，then？」

一個理想的裝置，是要能在替消費者偵測出生理資訊後，還能提供分析功能，比如說接下來要用什麼樣的配速運動，依照每個人的身體狀況，當心跳來到130下時應該給予不同的建議，有人可能可以繼續跑，有人則必須降速等等。

以智慧血糖計為例，一個背後沒有串連醫療服務，只會按照三餐告訴你血糖量測數值的智慧血糖計，或許都比不上病患自己實際找醫生問診，獲得悉心的生活起居及飲食建議來得有效。在硬體終端背後，搭配的服務才是產品能否走進消費者心裡的關鍵。

既然要將服務與裝置結合，那裝置背後的生態系就不可少。陳曜桎說，以智慧家電為例，其實早就已經談了非常多年，但是普及率始終不理想，最重要的原因就是過去廠商只把智慧家電當成「裝置」來看，而沒有從生態系發展的角度去發想產品。（延伸閱讀：物聯生態系崛起）

回頭來看穿戴裝置的發展，陳曜桎認為，業者也必須從布建生態系的角度來推出產品，但最終要記得切忌變成「各自為王」。他進一步說明，當每個穿戴裝置背後都有自己的「雲」，彼此之間又是處於封閉式的生態，如此一來整體市場的發展腳步就會變得緩慢。

建置生態系之後，將服務的概念帶入穿戴裝置，最後是產品背後的生態系彼此相連，或許不失為突破穿戴裝置發展瓶頸的一條正道。

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。