馬雲投書稱「假貨比真貨好」一說遭斷章取義，重申對盜版「零容忍」|數位時代 BusinessNext

真假貨品質接近，提高打擊盜版難度

根據新浪網的報導，馬雲當時在股東大會的英文發言經翻譯如下：

從社會學的角度看，我們的人類社會，一定有一定比例的壞人。今天我們的平台上有4億人，只要有1%的人是壞人，那就是400萬。我們有2000人用科技的手段找到壞人，和他們鬥爭，我們是在跟人性作鬥爭。我們是受害者，但我們從未停止鬥爭，我們是全球打假的領頭羊；大品牌通常用很多OEM，中國有全世界最多的OEM，他們沒有渠道，但忽然他們發現可以通過互聯網賣產品。生產正品和仿品可能就是同一個工廠，他們的產品不見得比正品差，同時有更好的價格，他們面對的不是知識產權問題，他們面對的是新的商業模式問題。

他指出，現在的盜版商品，無論品質和價錢都較正品更好，因為中國的工廠和原料其實和國際品牌相同，差別只在使用不同品牌名稱。「不是盜版商品打擊正版商品，而是新的商業模式。」馬雲說。儘管馬雲也提到，真假貨品質越來越接近讓打擊盜版變得更困難，不過該段發言立刻引起爭議，批評馬雲此舉無異於支持盜版。

馬雲投書《華爾街日報》澄清，他當時的發言是針對網路發展對品牌、製造商和消費者影響的觀察。他解釋，由於西方市場低迷，中國製造商的出口量不如以往，因此轉而在網路上向中國消費者販售其滯銷的高品質產品。「此趨勢對既有品牌的商業模式可能帶來挑戰，這就是現實。」馬雲說。

馬雲：對掠奪智慧財產的行為「零容忍」

對於外界批評阿里巴巴網拍平台盜版猖狂，馬雲也在文內特別強調：「我們絕不接受盜版商品，品牌和智慧財產必須受保護。」他形容，無法保護原始設計、商標和科技就如同偷竊，不論對創新或維持市場完整性都是有害的，而阿里巴巴對掠奪智慧財產的行為是「零容忍」。

在打擊盜版的努力上，馬雲指出，阿里巴巴的資料處理和分析系統，每天可即時掃描 1 千萬筆商品屬性，包含商標、價錢、地理位置、買賣家身分和消費者回饋等。不過馬雲也承認，打擊盜版將是「長期抗戰」，因為對抗的是人類貪婪的天性。

阿里巴巴「助長盜版」標籤難摘下

過去，阿里巴巴一直以來因高獲利來自大量盜版商品而飽受批評。根據阿里巴巴截至 3 月 31 日的財報顯示，阿里巴巴中國交易總額為 4,850 億美元，較亞馬遜和 eBay 加起來的交易總額還高。

今年 4 月，阿里巴巴獲准加入全球最大反盜版組織 IACC（International AntiCounterfeiting Coalition）時，也引起許多品牌退出抗議，包含 Michael Kors、Gucci America、Tiffany & Co. 等。不過在 5 月時，IACC 主席巴奇斯（Bob Barchiesi）被爆出其實持有阿里巴巴股份，消息傳出後，IACC 隨即以「利益衝突」衝突為由，暫停阿里巴巴的會員資格。

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。