即將落成的蘋果「飛船」總部，施工過程就像打磨產品|數位時代 BusinessNext

即將落成的蘋果「飛船」總部，施工過程就像打磨產品

蘋果「Apple Campus 2」新總部即將落成，最快在一個月後遷入，而這座佔地 26 萬平方公尺、由 Steve Jobs 詳盡參與設計的新大樓，在細節上也展現了蘋果一貫吹毛求疵的專注。

全球最大的曲面玻璃

首先是巨大環狀建築物外圍使用了全球最大的曲面玻璃。這批由 sedak 以全新製程生產的曲面玻璃，單片達到 14 公尺長、3 公尺高，同時重達 3 公噸。包括環型建築主體，園區內的其他建物，像是主體藏在地下的劇院，研發中心，以及健身中心，蘋果共使用了 2,000 片這種尺寸的玻璃。這還不包括窗戶、遮罩的特規數量。

為了讓環狀建築的玻璃牆可以無縫接合，看起來渾然一體，蘋果首先希望 sedak 可以將曲面玻璃的公差壓到一般產品的 26%，同時要求施工團隊在裝配與設計時，不能讓建築周圍的通風口與管線的陰影反映到玻璃。為了規範建築使用的木材，蘋果的規章手冊更寫滿了 30 頁。

除了重要的建築本體，一些細節的內裝、甚至看不見的表面，蘋果也希望將建築材料的公差壓得比產業共識的 1/8 吋更小。而通常，1/8 吋已經會被認為是夠好的產品。一名參與的建築師便指出，如同當初 Steve Jobs 的風格，這棟高度設計取向的建築設計標準，經常超過建築業的現實與常規，這導致建造過程經常會有衝突，畢竟，「手機的公差標準和建築物，不可能完全一致」。

實際上在 Apple Campus 2 開工後，就有兩間建築公司選擇縮手。這在一棟 26 萬平方公尺規模的建案中，是非常少見的事。

引入蘋果產品的設計

蘋果也引入了自家產品的設計到新大樓，像是曲面的角度便參照了一些老產品的弧度。電梯的按鍵也參考了 iPhone 經典的 Home 鍵。白色漆面的廁所，則直接引進 iPhone 用過的調色。部分設計元素甚至參照了柏拉圖的美學標準。清麗的混凝土製成的天花板，則被要求裡裡外外都得參照 iPhone 的耳機孔內部。

結果是，數千片混凝土板因此從採購到組裝都得一再審核甚至退回。據該名建案經理回憶，最讓人厭煩的還不是天花板，而是門檻──因為蘋果希望讓專注的員工不需要因為略有突起的門檻而分心，因此要求「極為平坦」的室內外差。最終這項要求耗費了承包商數個月時間。

另一名包商則抱怨，由於蘋果的要求實在很多，又很細微，往往一個改動就會造成骨牌效應，讓工程延後數個月。就連廊道上的指標，蘋果也要求符合他們的漆面標準，可是這種淡雅的色調又偏偏與消防規章希望的急迫感不同──結果是，蘋果和聖塔克拉拉郡的官方代表開了 15 次會，來決定如何調整顏色。

造價至少 60 億美元

這樣的仔細自然讓工程延後。在 Jobs 最初的規劃裡，從 2011 年完成設計、開始動工後，Apple Campus 2 應該要在 2015 年就要啟用辦工，不過先是延到 2016 年年底，然後又再延至今年春季。Jobs 原訂落成的 2015 年，只來得及完成建築本體──那之後，蘋果還反覆考慮了門把應該採用什麼設計。直到受訪的專案經理在 1 年半後離職，門把的樣式都還沒有選定。

2015 年受訪時，Tim Cook 曾間接承認 Apple Campus 2 造價至少 50 億美元。而在《路透社》的訪問中，受訪者透露內裝部分的成本是 10 億美元。同時，蘋果也總共雇請了 13,000 名全職職工。

至於這間 Steve Jobs 自稱「所有建築系學生都會來此拜訪」的總部會如何，將會在 1、2 個月內亮相，首波產品則可能是 iPad，或者換上 Kaby Lake 的新 Mac。Apple Campus 2 也將是 Jobs 留給蘋果的最後一項設計。

本文授權轉載自：科技新報

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。