一分鐘募兩萬，新字型「jf-金萱」募資上線打破紀錄|數位時代 BusinessNext

新創團隊，同時也是中文雲端字型服務商的 justfont 本日(2015/09/08)於 flyingV 發表新字型「金萱」的群眾募資專案，在上線短短半小時內就已經募得60萬元台幣的佳績，並還在持續延燒中。繼由中國廠商「常州華文」代產的 Google Noto Sans Hans 以完全免費的方式，授權給一般使用者使用的漢字字型設計後，「jf-金萱」字體是近年來少數決心在本土市場上投入設計、自產的新字型，並於今日上午10點開始以群眾募資早鳥專案的形式於 flyingV 上募資。

（金萱字型標誌，數位時代翻攝於 justfont 部落格）

「金萱」字型，是 justfont 團隊（就是字股份有限公司）創業並提出中文雲端字型服務(web font service)、2014 年推出「手寫字」服務並出版「字型散步」一書後，於今年度(2015)所提出的新計畫。justfont 稍早在其部落格介紹新字型「金萱」時，如此介紹這款新字型：「jf-金萱」的風格將介於明體與黑體之間，希望成為「第二基本書體」，這種書體的概念主要希望可以擔綱短篇文章內，內文字體的角色。同時，如果要做為「展示字型」也要有自己的特色。justfont 部落格主編 Winston 強調，這款字型就像是衣櫃裡那條百搭的卡其褲。

（金萱字體設計風格強調的百搭特性，數位時代翻攝於 justfont 部落格）

Winston 介紹，介於明體與黑體之間的字體設計，主要是源自於1960年代後期，三位日本武蔵野美術学校的學生想要解決日文中明體部分漢字體與片假名之間，造型不協調的問題。透過明體與黑體的混搭產生出了新的明、黑體混合字型「タイポス」，並隨即被用於 1971年 5 月 non-no 雜誌的創刊號中。台灣在 1970 - 80 年代因為盛行照相排版卻沒有本土的造字廠商，因此大量引進日本字型，但後來在數位字型市場中卻幾乎沒有這類的作品。

（金萱字體家族，數位時代翻攝於 justfont 部落格）

Winston 並於稍早「字型是怎麼製作的」文內，詳細說明一般字型設計時，所需要考慮的骨架、筆畫造型與特色。至於字型命名為「金萱」，則是考慮到這個字體的設計意涵並希望帶有台灣的文化屬性。justfont 提到，台灣人非常愛喝茶，走在路上有許多茶水攤，這些茶水攤彷彿是早期台灣處處有奉茶文化的現代化身。因為金萱這種茶品是道地的台灣茶，主要的發酵程度介於中間，並偏未發酵的茶種，在考慮設計這個字型時，既然也混有明體與黑體的部分特徵，很像這樣的融合特性，並且以「jf-金萱」字體致敬台灣特有的手搖茶攤文化。

「jf-金萱」於 2015 年 9 月 8 日早上 10 點於 flyingV 上以「早鳥專案」開始中文字體發展史上第一次募資，在募資開始的前一小時內已經募得超過新台幣 120 萬元左右，並於 80 分鐘內達成募資預定目標 150 萬的成就。

（上午 11 點 20 分，「jf-金萱」字型於 flyingV 募資專案已經達到 150 萬的目標，數位時代翻攝）

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。