P2P傳輸不夠看，藍牙力推「Mesh」網狀通訊擴大物聯網應用範圍|數位時代 BusinessNext

什麼是Mesh網狀通訊？

現在藍牙的網路通訊方式是「點對點（P2P）」傳輸，亦即每個裝置都是一個「節點」，由兩個節點互相串成單一點對點的通訊網路。

Mesh網狀網路的概念，則是每個裝置都可以當做一大張網路當中的單一節點，所有節點都可與拓撲中所有節點進行連線而形成一個「區域網路」，每個節點都可以隨時加入或者離開這張網路，代表它的規模可以彈性擴充。

因此，使用Mesh網狀網路的好處是，它可以間接擴充藍牙的傳輸範圍及規模，使其不會受到P2P傳輸距離的限制；而透過網狀網路，藍牙裝置也能一次跟好幾個裝置溝通，而非只有單一節點。如此一來，將讓應用情境更加多元，並間接打造更加綿密的IoT通訊網路。

Mesh將變成藍牙的「同義詞」

赫根德弗指出，很多客戶都在關注這個技術，在藍牙Mesh工作小組裡面的成員，很多都是大公司，他們希望了解Mesh標準及未來的走向是什麼，產品規劃也都圍繞著Mesh。他笑說，「這個網絡可以自由伸縮，結點自由來去，從Geek的角度來看的話，你去想，它真的可以促成很多非常酷跟有趣的應用情境。」

至於應用情境，赫根德弗認為智慧家庭、工業自動化會是Mesh網路的兩大市場。事實上，智慧家庭的概念已經有幾十年，他指出，一直到我們現在所處的階段，這些概念才有辦法慢慢實現，技術與想法可以匯聚，各個情境可以成真，成本非常低，幾塊錢就可以開始打造一個藍牙裝置，「IoT正要開始起飛。」

關於未來支援Mesh網狀網路的藍牙裝置普及率，赫根德弗預期，未來一年之內就可以看到初步的商業化應用，甚至在今年內就有機會看到初步的成品，但還是得等到明年才會看到更多相關裝置傾巢而出，他甚至認為，未來Mesh還會成為藍牙的「同義詞」，相當看好Mesh藍牙技術的發展潛力。

（圖說：藍牙技術聯盟開發者計畫總監史蒂夫．赫根德弗（Steve Hegenderfer）。圖片來源：藍牙SIG。）

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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。