「剝除了成績和學歷，台灣學生還剩下甚麼？」15歲周奕勳用程式語言找回學習的意義|數位時代 BusinessNext

「剝除了成績和學歷，台灣學生還剩下甚麼？」15歲周奕勳用程式語言找回學習的意義

15 歲的周奕勳，歷經傳統教育的不適應，卻堅持自己的喜好，用程式語言走出專屬自己的一條路。

「一開始只是想為妹妹寫個網頁。」周奕勳回想 6 年前妹妹剛出生，9 歲的他開始自學程式語言，就此意外地走出人生的另一條路。

周奕勳（Max）是誰？他曾因為找不到教育的意義，在學校和家中都被視為「就是不讀書的壞小孩」。但現年 15 歲的他，自行組隊到北京參加 AWS 技術峰會比賽、曾經在美國和中國拿到 3 個工程師的工作機會、還破格申請上位於矽谷的 Foothill 學院的獨特入學名額。

周奕勳受訪時，一件灰色的素色襯衫加上簡單的運動褲，配上稚氣未脫的笑容和削瘦的身材，很難把他跟那位去美國矽谷跟Google工程師暢聊程式語言的人物連結成同一個人。

圖／吳秉諭／拍攝

不適應傳統教育

「國一我是在一間升學率比較高的學校，父母希望我讀雄中（高雄中學）和台大。」周奕勳回想那段備受學校和父母期望壓力的日子，「老師有『不讀書就是廢物』的觀念，雖然我段考念到校排前 50，但段考完我就不知道自己幹嘛讀書。」老師和父母重視的「前 50 名」對他來說卻不具意義，漸漸地，他開始把時間從「為了考試而讀書」挪到自己想學的項目上頭，成績也因此下滑。

雖然感受到來自家庭和學校的壓力，但他還是堅持要把時間花在更感興趣的程式語言和寫網頁上。在一次的機緣，他得到前往台大教授葉丙成工作坊實習的機會。在那裡沒有看不起他的人，而是讓他對自己的能力有更高的自信，甚至在存下一些錢之後，他毅然買了機票，飛往耳聞已久的矽谷。

追求創新與相信人才的矽谷文化

今年 4 月第一次前往矽谷的周奕勳，被矽谷的生命力狠狠的震懾了一頓，雖然只是短短的兩個禮拜，他卻覺得在矽谷看見了真正的自己。在這兩周，他去了 Google 和 Facebook 總部參訪，英文只有基本程度的他，進步到能跟美國人對談閒聊。更重要的是他發現，「在美國，放眼望去都是各種名校畢業生，但他們不會因為自己的學歷而自豪。」脫下了學歷的壓力，周奕勳彷彿可以重新呼吸。「在矽谷，不管你現在有沒有成就，你以後都有可能創業成功，矽谷人都會勸你放手一搏。」他說。

在第二次矽谷行中，和周奕勳巧遇的簡有成，是一位隻身前往矽谷的台灣人，看到周奕勳積極地用不怎麼流利的英文四處找人攀談，深受感動。「有一次他從舊金山打給我，說他一個人在那裡跑了十幾家銀行，終於有銀行肯讓他辦金融卡。」簡有成覺得非常神奇，明明才 15 歲的年紀，又是短期居留，竟然申請得到卡？「但他就是做到了。」

回台之後，周奕勳想將矽谷所學所聞分享給家鄉，就這麼跟幾位有志一同的國高中生聯合成立了 Silicon Trip 團隊，招募對寫程式和矽谷文化有興趣的台灣學生，與他們分享矽谷的點點滴滴。周奕勳說：「比起分享專業，我更希望他們有獨立思考的能力。」

勇於犯錯並處理錯誤

兩次與周奕勳一同前往矽谷，既是朋友又是帶領者角色的薛仲翔， 2015 年在高雄行動科技應用開發者年會中認識周奕勳，也看出了周奕勳的潛力：「比起能力，我更看重他的態度。」薛仲翔說：「第一次去矽谷時，SIM 卡我早就辦好了。」本來也想幫周奕勳辦 SIM 卡，但當時英文還相當生疏的周奕勳卻毫不猶豫自己去線上蒐集資料，最後甚至找到比薛仲翔還便宜 5 美元的 SIM 卡。

「雖然他花了太多時間，但這種大量蒐集並消化英文資訊的能力是非常難得的，我到了研究所才真正學會，15 歲的他竟然就已經練就這種能力。」薛仲翔感到非常驚訝。

此外，他對於周奕勳勇於犯錯，對創業、程式語言的熱誠也印象深刻。薛仲翔笑道：「所以我也會毫不猶豫的鞭策他。」例如 Silicon Trip 籌辦時，出現成本過度理想化、籌備過程宣傳太晚導致報名人數太少等問題，薛仲翔說：「不過這也是因為他還年輕，經驗不多，這樣的錯誤也在期待之中，我也不會全部提醒他，有些跤要讓他自己跌。」

「走出自己的路」

後來，周奕勳參加北京 AWS 技術峰會比賽，又在台灣申請上美國 Y Combinator 新創學校（Startup School）課程，於 2016 年 9 月二度前往矽谷。

已經從高中休學的周奕勳，目前擔任台灣一間 App 開發公司的實習全端工程師。「請不要把我寫成自學程式語言的人。」在訪問的尾聲，他忽然提出了這樣的要求。原本以為是謙虛，但他卻語重心長的表示，不想再把自己自學的這條路打造成另一條「循規蹈矩」的路。「很多人都會問我，去美國或去哪裡實習的秘訣。」他其實很反對這類問題，因為就如同按照傳統教育不一定會成功一樣，他認為依循他的路去走，結果也未必相同。

「剝除了成績和學歷之後，我們學生還剩下甚麼？」這是周奕勳不斷追求的解答，也是他認為每一個人都該問自己的問題。

（校稿編輯：何佩珊）

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。