中國的變化總是從廣東開始|數位時代 BusinessNext

廣東一向跑在中國改革開放的前頭，除了廣州、深圳兩大城市，無數的台港或本地企業從70年代末就開始落戶在周邊的農業區。經過二十多年，廣東全省第二、三產業的比重已經超過90％，農業比重則下降到10％以下。此外，廣東的進出口占了全中國的三成以上，據說從東莞往深圳、香港方向的高速公路出現塞車，全球70％的電腦產品將出現缺貨。這個舉世聞名的出口加工基地，到底長得什麼模樣？

「城不城、村不村」的地理景觀

以台商密集著稱的東莞，感覺很像台灣桃園、彰化一帶的工業區，主要景觀是連綿不斷的中小型工廠散落於田野中間或街道兩旁。即使在所謂的鎮區或市區，由於大部分的工業是興辦在原有村集體的土地上，少有規劃，因此街道和廠區蜿蜒雜錯。一個個工廠蓋起圍牆，裡面有自己的食堂、宿舍，自成孤島。狹小的巷弄裡，偶爾有幾家雜貨店。傍晚時分，成百上千個工人在飯後的休息時間湧出廠區大門，但門外並沒什麼地方可去，於是就密密麻麻地在巷子裡蹲著，或是到雜貨店買根冰棒吃。去年以來，珠三角很多工廠招不到足夠的工人，因此街道上、工廠圍牆上，到處掛著招聘工人的橫幅。與其相間的，赫然是「結夥搶劫拒捕者可當場擊斃」這樣的大紅布條，看得素來膽大的我，在一片淩亂的車水馬龍裡倏然站住腳，不知所措地前後張望。
當地用「走過一村又一村，村村像城鎮；走過一城又一城，城城像農村」這兩句話形容這種城不城、村不村的地理景觀。在前一階段遍地烽火式的農村工業化過程中，農地以驚人的速度被鯨吞蠶食，農民不再務農。但問題是，沒有了農村，卻也沒有出現像樣的城市。工業產出傲人，但生活環境惡劣；勞資之間、本地人和外地「流動人口」之間的張力如箭在弦。

廣東野心勃勃的城市化策略

廣東一直比較務實，當全國有錢沒錢的大小城鎮紛紛大興土木，興建政府大樓、花園廣場的時候，廣東灰頭土臉地忙著搞工業。如今，若就外觀上論斷，廣東的面子似乎掛不住。這幾年，廣東開始覺得「城鎮化滯後拖了現代化」的後腿，於是現在廣東開始真正砸大錢搞交通建設、城市建設。更值得注意的是，廣東開始一系列將農村變成城市的基層社會和政治改造，五年內要將800多萬農村戶口轉到城鎮生活就業，例如：深圳已經在2004年率先成為全國第一個沒有農村的城市。東莞也計劃在五年內完成所有「村民轉居民」的工作。廣東省長盧瑞華強調，農村城鎮化不是一個簡單「鋼筋加水泥」的建設問題，最關鍵的還是在「如何把進城的農民變成現代人」。
又一次，廣東在推進城市化的過程裡野心勃勃，大膽在戶籍、農地買賣、農村集體產權等問題上先走一步，從事種種突破現有制度的實驗。問題是，農民要變成城市人，但已經是「工人」的外地人，什麼時候才能變成本地人呢？
我彷彿看見兩千多萬外來人口，正從圍牆裡急切向外張望。

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。