郭台銘投資製造的雲馬X1被爆抄很大，雲造科技回應：並無專利侵權行為|數位時代 BusinessNext

被雷軍及郭台銘看好的杭州新創公司雲造科技，14日下午才剛發布智慧電動車雲馬X1及電單車C1兩款新產品，記者同一時間在亞太創新交流會Venturap現場看到雲馬X1實品。然而，雲造科技這麼大張旗鼓發表的設計產品，馬上就被愛沙尼亞設計師Matti Ounapuu指控抄襲他的作品Stigo折疊車，外形幾乎是一模一樣，雲造科技執行長邱懿武16日晚間回應，並無專利侵權行為。

Stigo
（圖說：這是Matti在2013年所設計的Stigo。圖片來源：Stigo官網）

外形設計幾乎一樣，也強調2秒折疊，連收起來的方式也都一樣。

（圖說：這是雲馬X1的樣子。圖片來源：雲造科技官網。）

70歲多的愛沙尼亞設計師Matti Ounapuu，還特地請中國友人開了微博帳號，指出他在2013年設計出Stigo（BBC報導），也申請專利並得到官方認證。Matti說，一開始並沒有很在意被抄襲的事，因為他認為「好的東西總要經歷被竊的過程」。然而，由於雲造科技宣稱雲馬X1是他們的原創設計，還因此獲得紅點設計獎、通過專利申請，甚至還有眾多投資者投資他進行生產，讓他十分氣憤。

他說，「難道大賽的評審機構不對作品原創性做進一步調查嗎？難道投資人對產品的自主創新如此忽視嗎？難道中國的年輕人都是這麼靠偷竊來獲取成功的嗎？我不敢想像這樣的事情如果發生在愛沙尼亞會是怎樣的結果。
我知道我並不是出名的設計師，我只是喜歡我所從事的事業。我也知道以上我所說的這些話可能會石沉大海，但做為一個設計愛好者，無論如何，我希望我的設計作品能夠得到別人足夠的尊重。」

愛沙尼亞設計師Matti Ounapuu原文：
圖說明

經過一天時間，雲造科技執行長邱懿武在微博上公開回應指出，一開始知道這件事很驚呀，但並沒有太在意。只是媒體及評論高度指責後，他們決定公開澄清，「在量產之前，我們就已委託專業機構為雲馬X1做過專業的專利檢索。結論是，它並無任何專利上的侵權行為，包括在歐盟地區。」

邱懿武說，整個設計過程的圖紙都有保留下來，會適時將這些素材披露。開發過程中開發幾十套磨具，共有300多個零件。不過，在研究階段有查閱書籍和網路資料，「我們的確有看過Stigo這款車，我們為它的設計感點讚，更為昨天才具體知道的這位同行點讚，不過我們並沒有抄襲。」

邱懿武指出，「我們深知保護知識產權的重要性，也很清楚界定，什麼是借鑑，如何是抄襲。」並已經申請近十個專利，已獲得所有實用新型專利，發明專利也正在受理中。另外今年也獲得歐盟的外觀專利授權，並向歐盟商標專利局提出申請，同時在27個國家有效。

圖說明

過去有許多到群眾募資平台募資的提案者，常常被中國抄襲，淘寶馬上就可看到一模一樣的產品。而某種程度建立產業標準的小米，旗下每一款產品也都被指控抄襲，被形容為「為抄襲而生的品牌」。

中國媒體的反應多為指責，《極客公園》指出：「對仿製的容忍終將摧毀創新」。

雲造科技團隊大部分都是工業設計師，邱懿武自己在大學時也得過三、四個設計獎項，明明是要突顯中國90後崛起的創新能力，卻爆出抄襲事件，是否讓中國硬體新創更蒙上抄襲的陰影？而新發表的另一款電單車C1，也被質疑到底是原創還是抄襲？不論雲造科技是否真的抄襲Stigo，這件事對以設計自詡的硬體創業者來說，絕對是慘痛的警惕，設計師若不小心「參考」太多，設計圈很小，就算是參考遙遠國家的設計作品，總有一天會被發現。

另外，就如同Matti的回應裡說的一樣，一個有抄襲疑慮的產品居然能得到紅點設計的「至尊設計獎」，還能通過專利審查，甚至得到眾多投資者投資，從原創設計到產品製造的過程中，是不是哪個環節出了問題？

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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。