程式衝撞未來,做沒人做但有趣的事:野生的程式學習者 TonyQ
程式衝撞未來,做沒人做但有趣的事:野生的程式學習者 TonyQ
2016.08.01 |

在資訊圈,王景弘(TonyQ)這個名字赫赫有名。當他協助台北市長柯文哲打贏選戰、加入蔡玉玲政委辦公室擔任研究員之後,知名度更從資訊圈擴及普羅大眾。然而,回到起點,王景弘是如何開始接觸程式,運用它扭轉人生的呢?

「小學的時候,我非常缺乏社交關係。如果用直白的話來講,就是沒朋友。」回憶童年,王景弘劈頭就說,「我在班上只有一兩個朋友,然後家裡有一台電腦,所以大部分時間都在玩電腦,包含學一些指令啊、跟它對話,還有控制程式的記憶體使用。那些事情對我來講就跟遊戲一樣,為當時的我帶來很多樂趣。那時候如果要我跟其他人打交道,我不太願意。但是如果要我透過程式去跟其他人打交道,好像滿好的。」

圖說明

今年30歲的王景弘,雖然早已是業界名人,但是提到小時候與程式的相遇,平靜無波的臉上就會突然綻放出男孩般的笑容,像在回憶當年最好的夥伴一樣。

因應政府數位化政策,九零年代開始,幾乎每位公務員都被配發電腦做為公務使用。王景弘的父親是基層公務員,當時也被派去上電腦課。父親隨後買了一台電腦和一些電腦書回家,沒想到從此替年幼的王景弘開啟一個嶄新世界,「我爸本來想自己學,但那些全部都被我吸收了。」他呵呵大笑。

後來,父親的電腦難題總是靠王景弘解決,「我突然意識到,好像這件事情是跟真實世界有界接的。」於是慢慢開始試著做一些應用,又或者自己想一些題目來做。「所以我算是還滿野生的。當時純粹是因為無聊,所以深陷其中玩得很開心。小時候也沒有太功利的想法,覺得學了之後會怎麼樣,只是因為很有趣,就一直玩下去。」

第一次接案,是為了解決生計

十歲時,王景弘替自己立下三個志向,其中一個就是程式設計師。大學填志願的時候,他填了資工、資管相關科系,後來進入元智大學資管系。

原本就對程式設計有興趣的他,上大學後更是如魚得水。進入資管系前,他從學長姐那裡得知系上要學Java,暑假期間花了整整三天建置Java環境。開學後,他很快就超前系上進度。「我印象很深刻的是,因為我是很喜歡問問題的人,第四堂Java課的時候,老師跟我說:『如果你已經看到這裡,可以問這些問題,那接下來的課可以不用來,考試有過就好了。』」

不過,因為父親賭博的關係,從高中開始,家中財務每況愈下。到了大一下學期,經濟狀況跌到谷底,不得不自己想辦法謀生。「那是我人生很重要的轉捩點。」

那時連續三個月沒有從家裡拿到生活費,每個月必須將生活所需壓到一兩千元,甚至得硬著頭皮跟人借錢過日子。眼看這個家已經沒有經濟能力支撐他,再算算自己已滿18歲,最好的選擇就是靠自己走下去了。因為身材瘦弱,去便利商店應徵沒人敢要,於是跑到學校行政單位詢問工讀,「我不好意思把自己的情況講出來,支支吾吾地說『我真的很需要這份工作』。他們沒有多問,就說『好,我們找事情給你做。』」

沒人做但有趣的事情更值得

雖然工讀酬勞穩定,但是他自認這份工作「沒辦法累積專業和credit」,於是思考如何將專長和工作結合。碰巧在大二那年,他在Ptt接案版看到一份原文書進口商的行事曆系統維修案。他當時從沒寫過動態網頁,卻在半天內完成案子,並且順利拿到5千元報酬。「那時候就覺得,哇,一天賺了過去要兩個月才能賺的錢。生活的擔子少了一大半,挺好的。」到了大四,他開始全職上班,正式展開工程師的職涯。

王景弘從資訊圈跨足政治參與,現在又回業界擔任資訊長。儘管已打拼多年,至今從未停下腳步。「我在工作上已經幾乎不寫程式了,都是做管理和任務分派。自己的專案雖然還是會寫,但是都是不收錢的。我一個月大概花6至7千元租伺服器,做自己想做的事。」包括2013年的Facebook廣告社團檢查器、2014年的跳針留言小幫手,再到最近的好友邀請小幫手,都是他近年來的作品。

「重點是題目啦。」王景弘說,地點都不是問題,只要有空檔,不管咖啡店、火車上都可以寫,有沒有網路也不太重要。不過,還是要夠「有趣」才能打動他。

對他來說,什麼樣才能稱得上是有趣的題目?「沒有太多人做過,或是大家覺得會失敗,但是失敗也沒關係的東西。」他補充,「能做的事情很多,但是『能做的事』不等於『重要的事』。我會優先處理『能做的事』裡『有趣的事情』,再從裡面找重要的事情來補。但是我不覺得重不重要是一個關鍵的要素。我覺得,重要的事情只要有人做就好,去做『沒有人做但有趣的事情』對我來說更重要。而且有時候,反而因為你做了,所以它變重要了。」他輕輕說。

王景弘 TonyQ
出生年|1986年
學經歷|元智大學資訊管理系。JavaScript.tw社群創辦人、JSDC論壇共同發起人。曾任柯文哲競選團隊網路部工程師、蔡玉玲政委辦公室研究員。現為集善地國際科技資訊長。
會寫哪些程式語言|專精JAVA、PHP、Javascript,但幾乎所有程式語言都接觸過。


圖說明

攝影/郭涵羚

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關鍵字: #工程師文化
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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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