尋找中國的新女生|數位時代 BusinessNext

我在台大念書的時候，曾經組織過一個女性主義學生團體，叫「台大女研社」。當時我們出版了一份校園刊物，取名為「新女聲」。這個名字，其實是五四時代一個女性刊物的名稱。 80年代後期的台灣社會，因為許多在政治、社會領域竄起的新女聲，戲劇性地改變了既有的性別關係。反觀中國，共產黨一向高舉「婦女能頂半邊天」，婦女幾乎是「自然而然」地全力全力投入在工作上頭，整個社會渾然不知「家庭主婦」為何物。在中國的雙薪家庭中，夫妻共同分擔家務，包括做飯和帶孩子，都是社會習慣。中國社會不需要為特別主婦伸張正義，也不需要「新好男人」運動。龍應台為文大肆稱讚「上海男人」，反而搞得他們不知所措，以為自己被罵了。
但是在大陸一切進步口號的背後，「不用爭取」、「不許爭取」也許正是問題所在。在一個缺少質疑的社會，社會不存在自我定義的空間。
然而人們總有些難以被滿足的慾望，總有想突破些什麼的衝動。90年代末以尹麗川為首出的「下半身寫作」浪潮，弄得文壇一片不自在。不過文學的閱讀人口不算多，絕大部分無以名之、沛然莫之能禦的能量，是泛濫在網路裡，從木子美到芙蓉姐姐。

那個跳樓自殺的北大女生

此外，也有苦悶的極致。2005年春天，一個北大中文系女生從教學樓的屋頂跳下，當場死亡。教室裡都是同學，但除了聽到一聲悶響外，天井裡的景象似乎平靜地不自然。女生沒有流太多的血，沒有想像中的恐怖場面。她就靜靜地死了。在她跳樓前，北大的BBS上流傳著一封遺書，引起廣泛的討論。出事後，相關文章都被刪被封了，無法斷定死者到底是不是作者。但這封遺書，讓所有看過的人無法忘記。
我列出一張單子，左邊寫著活下去的理由，右邊寫著離開世界的理由，我在右邊寫了很多很多，卻發現左邊基本上沒有什麼可以寫的……是的，二十年，但是卻無法忍受這種行屍走肉一般的生活，覺得生活如同死水泥潭一般，而我自己其中，猥瑣、渺小而悲哀，不可能再做出任何改變……人應該有選擇死亡的權利……
非關生活困苦，非關人權，甚至非關愛情傷痛。我把她的遺書存在電腦檔裡，看著就想哭，始終很難打開，真的寫些什麼。

有自己主張的新生代女生

這半年來，「超級女聲」風靡大陸。因為內容太像「American Idol」了，我始終覺得肉麻，完全沒看。但最近在新聞報導裡，我看到在決賽裡脫穎而出的李宇春，眼睛不由得一亮。怎麼也不會想到，冠軍是個男孩模樣的女生，唱歌的時候有王子般燦爛自信的笑容。她在決賽當日的手機短訊投票得到三百多萬票的支援，而且已經在全中國有上百萬自稱「玉米」的「宇迷」。全中國的大人，尤其男人，都不知道這些小孩在瘋什麼，隱隱覺得不對勁之際，也只能罵罵年輕一代淺薄。
完全的消費時代，庸俗的市場運作——但我忍不住要微笑。這場「民主造星」的大戲彙聚了少女們身體的慾望和反叛。大家借力使力，享受了一刻跳出死水泥潭的暢快。快樂一點，也許她們會在不知不覺之間，改變世界。

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。