[專訪]GHOSTA創辦人：一個好的ODM，就是硬體新創最棒的加速器|數位時代 BusinessNext

堅持「台灣設計、台灣製造」的價值

你可能對Kronosight這個名字較為陌生，但若提起這間公司推出的產品「Sentri」——在24小時內於Kickstsrter上募資10萬美元的智慧家庭中樞控制器，相信你馬上就能想起這間去年曾在台灣新創圈引起討論熱潮的新創公司。

「台灣如果想要做純軟體，會落後美國太多，做O2O會被中國的BAT（百度、阿里巴巴、騰訊）殲滅，台灣的希望應該是製造能量，是IoT！我想，不如就來做IoT服務的硬體吧？」Fenix認為，利用台灣既有的硬體製造生態圈優勢，抓住新時代的潮流，是台灣在地新創業者的致勝之道。

（GHOSTA創辦人Fenix Hsu。圖片來源：Fenix Hsu提供。）

聊起Sentri締造的佳話，Fenix很謙虛，直說「我不是給Sentri東西的人，反而是Sentri這個產品教會我如何跟台灣的供應鏈打交道。」協助Sentri產品成形的經歷，讓他發現台灣製造能量的美好，也深知許多創新、獨特的硬體產品，只有台灣硬體供應鏈才能做得到，讓他更加相信「台灣設計、台灣製造」的價值，他也將這樣的信念，帶到近來頗受矚目的新創公司「GHOSTA」。（延伸閱讀：[RISE香港] 勇闖RISE，台灣新創發光(下)：GHOSTA、手機醫生）

觀察深圳與台灣：設計能力立判高下

當許多人在擔憂台灣的硬體製造優勢，就即將要被低成本、為數眾多、生命力又頑強的深圳代工生態圈所取代時，Fenix可不這麼認為。

「深圳？他們很會做白牌手機，也很會做模組化拼在一起的東西，但當你真的要做一個獨特、絕無僅有的硬體設計時，只有台灣的代工廠能幫你實現。」Fenix強調，台灣的「Design for Manufacture」能力是世界級的，深圳也許在製造方面能夠以速度和成本追趕上台灣，在硬體設計方面，或許台灣也比不上美國，但能在設計與製造間兼顧成本與品質的供應鏈，最好的地方就是在台灣。

說白一點，深圳的硬體代工大多還停留在「OEM（原始設備製造商）」的階段，不若台灣的供應鏈是設計、代工兼具的「ODM」。就像是要做一個穿戴式產品，深圳代工廠提供的模組化方案都大同小異，每家品牌產品出廠後，只有外殼不同，內部設計卻相差無幾；不過當你給出一張與市場款式完全不同、難以模組化且無法讓其他產品一體適用的硬體設計草圖時，這時台灣與深圳在「製造」以外的決勝點：設計能力，立時高下立判。

「全世界都以為代工很簡單，設計圖拿來就能幫你做出來。」Fenix說，很多人都輕忽了台灣的代工製造的價值，但事情若這麼輕鬆容易，就不會有這麼多在募資平台上消失、出不了貨的產品了（當然，出不了貨的原因還有很多）。

「設計」與「製造」是兩回事。有沒有找到對的供應鏈夥伴？是否摸熟供應鏈是如何運作？了解他們的生態和需求是什麼？是所有硬體新創都必須面對的謹慎課題。

Fenix感慨地說，當他學完硬體代工生態的眉角，跟台灣的硬體代工業者打完交道，「腦海中真的只剩下感謝的念頭，以前我們都把它看得太容易了。」也難怪，Fenix會認為，一個好的ODM，就是硬體公司最好的加速器。

帶著在Kronosight學得的經驗，Fenix近一年來也專注於GHOSTA的AR/VR智慧安全帽設計，在台灣硬體供應鏈中來回奔走，目前預定於9月上募資平台，目標明年第二季出貨，「絕對出得了貨」也是他認為GHOSTA所擁有的最大優勢之一。

擁抱新創，台灣代工仍需改變KPI思維

不過，即便Fenix如此稱許台灣硬體製造、設計的能力，但他也認為，台灣硬體代工廠另一個重要的問題是：上面的人跟下面的人想的不一樣。當大老闆在媒體上大聲疾呼要擁抱新創、挪移產能給少量多樣的硬體產品時，旗下各個事業體的負責人若沒有轉換KPI的計算方式，仍然以出貨量作為事業單位營運績效的絕對標準，那麼，扶植新創這件事，就永遠只會淪為代工廠轉型的口號罷了。

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。