[朱宜振] 來去上太空?硬體創業的浪漫
[朱宜振] 來去上太空?硬體創業的浪漫

有多少人的小時候,夢想是未來要當太空人呢?

至少我記得我曾經在小時候許下的長大後的志願:太空人、科學家都在我的志願之列。當然,往往到了年紀越長,當年的夢想就漸行漸遠。例如我自己當我到了國中就發現我當不了科學家了。我想,如果我可以當科學家應該很早就跳級了,但這件事情沒有發生,所以只好來做工程師。

NASA 火星科學實驗室的好奇號 (Curiosity),數位時代翻攝於 NASA
(圖片說明:NASA 火星科學實驗室的好奇號 (Curiosity),數位時代翻攝於 NASA)

但是,我也想想,或許是因為我留在台灣吧!出生在本土真的想當太空人,大概真的就得去歐美日才有機會了。出社會後,這些夢想又離我越來越遠,除了過往曾經因為身處在嵌入式裝置產業中,很間接地接觸了國防與航空相關的應用。

過往的這些夢想,卻又在踏入創新創業的路上時開始發現離自己近了起來...當我發現,原來台灣有 ARRC 的火箭團隊,心中的那股熱血開始燃燒起來。當我發現,身邊的優秀年輕人所寫的程式被用在 NASA 衛星上太陽能風帆的容錯機制,就突然開始覺得世界很浪漫。當看到,水道橋重工要和美國 Megabot 進行世紀機器人大戰,瞬間鋼彈魂都開始爆發,感覺一年後的戰爭很快就即將要開始了。而這些熱情在過往工作時都只能深埋心中。直到最近...

這幾年,從好奇號上了火星,到最近剛傳回冥王星照片的新視野號,於是開始有很多人因為這樣探討起這些太空設備的各種規格及技術。

其中,我還記得2012年好奇號開始掀起討論時,很多人問著為何該是想像中最先進技術的 NASA,在好奇號上花了25億美金,為何使用的CPU卻是 IBM Power PC 750 一個十多年前的 CPU、而且使用的數位相機鏡頭竟然只有兩百萬像素。如果這發生在台灣,恐怕就先被我們偉大的立法院拿出來大大的檢討了。討論這個之前,我們先來拿一個我們身邊比較貼近的例子來舉例。或許有人還記得台北市的 Ubike 曾經被拿出來檢討,為何一台看似普通的腳踏車,需要花到上萬元,是否是圖利捷安特?鄉民也很多人贊同,對啊!我家的淑女車也大概是這規格,甚至變速還多了好幾段。

這些問題都必須回歸到「使用情境」,Ubike 設計必須考量到每天可能會有多人次的變換情境,每個人的騎乘方式和強度不一,各種地形都可能會有人使用(例如,網路上就有人用 Ubike 環台。)。如果又具備複雜、高級的變速系統,在這樣的高壓使用下,其實非常容易損壞,所以最後選擇設計內變速,而非使用傳統的外變速。這些設計,在這樣的公共運具都必須被徹底考量的;耐用度就成了非常大的設計重點,所以花了一萬元以上一點都不意外。事實上,以這樣的強度要求設計,恐怕你要花一萬在市場上都還買不到的。

回到好奇號,這也是在「使用情境」上得先考慮的。沒有人上過火星,所以所有的情境都必須用更嚴苛的方式來考慮。為什麼這些太空科技用到的電腦怎麼都是過時的 Low tech?事實上是考慮完全不同。這就是為什麼在那個你我的手機動輒七八百萬像素的年代,上火星的好奇號竟然只有兩百萬像素。

太空飛機 X-30 想像圖,數位時代翻攝自 NASA
(圖片說明:太空飛機 X-30 想像圖,數位時代翻攝自 NASA)

很多時候,如果這樣的事情發生在台灣,就可能質疑難道 NASA 的人都是笨蛋嗎?還是其中必然有弊案,錢不知道到哪去了。所以美帝就是個裡面一堆亂七八糟的組織才會什麼都貴。我們來做,馬上成本省一半以上,然後我還可以賺 30%。如果繼續做出類似推論的,那就只是證明我們自己真的是井底之蛙。

同樣都是看成本,只是人家看到的是真正的 Total cost,而不是只有 Material cost。那為何這麼貴,因為能夠經過「千錘百鍊」(完整測試驗證)系統的成本就是這麼貴。而也因為太貴才會開始有 COTS (Commercial off the shelf)方案的出現。因為確實民間的技術發展太強大;以前電腦都是軍方或者NASA才開發出來的,但多虧IBM、Microsoft、Intel 或這十幾年 Open Source 的推進,美國軍方/NASA 都不可能再開發出比民間更優良的電腦/電子系統了。所以才會 leverage 民間的系統,但官方的單位要使用,就會把重點放在測試驗證的部份及改良成能夠上外太空,抵抗「把 Dr. Bruce 變成 Hulk」的珈瑪射線.

所以,前幾年會有說法,可以直接讓手機上太空變成小衛星。但是,可千萬不要覺得隨便就可以上太空了。很多時候,專業上要考量的變因真的太多太多了。

想做硬體的Startup,怎麼不來試試搞搞這個,來成為亞洲的 Elon Musk呢?而如果能夠上太空,不正是做硬體創業的夥伴的人生中,最浪漫的一件事情嗎?

原文出處:Entrepreneur Adventure

關鍵字: #創新創業
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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