這家來自過去的「網咖」，帶你回到90年代的網路世界|數位時代 BusinessNext

這家來自過去的「網咖」，帶你回到90年代的網路世界

最近萬維網發明者蒂姆·伯納斯-李因為獲得圖靈獎再次進入人們的視線，可還有多少人記得在1991年8月6日上線的第一個網站？

2016年全球網路用戶已經超過35億，網路的發展已經快到讓我們記不清它並不算長的歷史。

最近在倫敦舉辦了一個讓名為「64位元：網路遺失的過去」（64 Bits, An Exhibition of the Web's Lost Past）的展覽，讓你重新體驗從1991年第一個網頁誕生到Web 1.0時代這段逐漸被遺忘的網路生活。

參觀者可以根據不同的時間節點體驗網路早期的這段歷史，除了能瀏覽世界上第一個網站，還可以在第一個交易網站上訂購披薩，創建屬於自己的數字城市，這聽起來就情懷滿滿，但你習慣了使用iPhone的你，在使用這些「古老」的技術時也許會有點吃力。

在這個展覽上，你還可以使用現代搜尋引擎鼻祖Archie，查看關於它的一切內容。Google和Yahoo都是Archie後來的追隨者。此外展覽還向參觀者講述了一些塑造了當今數位文化，卻逐漸被遺忘的初代網路人的故事。

其中包括被稱為「icon之母」的設計師Susan Kare，她設計的圖標和字體如今已被無數的網民使用，包括mac上command鍵，以及蘋果早期的Macintosh圖標，MacPaint 界面和iPod 初代的字體，還有小時候我們在Windows系統上玩得津津有味的紙牌遊戲「空檔接龍」。

而一些數位產品的創意則會讓你忘掉年代的隔閡，比如也許是網路上最早的一個病毒式影片「Dancing Baby」，一個跳舞的嬰兒讓當時為數不多網民為此瘋狂，如今已經21歲的Dancing Baby的舞步仍然是不少網民模仿的對象。

病毒影片還有1998年的倉鼠群舞（Hamster dance），影片只有9秒，不斷循環著一排排倉鼠有節奏的搖擺，頗具魔性，在當年通過E-mail和部落客火遍網路，現在各種衍生版本還隨處可見。

網路也孕育了一些新的藝術，展覽中一個由無數電子符號組成的裸體女人畫像十分引人注目，實際上這是1966年貝爾實驗室研究總監David Dave的惡作劇作品。參觀者還可以利用連接到老式網路攝影鏡頭的點陣式打印機，打印出屬於自己的ASCII肖像。

現代像素藝術先驅eBoy的作品同樣在展區中引人注目，這個成立於1997年的設計團隊以色彩絢麗造型多樣的高密度像素畫，開啟了一種屬於數位時代的全新藝術形式。

這場展覽還提供了一個開放式數位媒體存檔服務，由英國圖書館支持，藝術家和設計師可以將年代久遠的數位作品轉化為現代格式，然後成為展覽中的一部分。

據這場展覽的策展人Jim Boulton介紹，64位元展覽的想法在2010年就有了，不過他認為在當時要人們以這種方式關心網路的歷史還太早了。但在七年後的今天，這些都成了與眾不同的故事。

本文授權轉載自：愛范兒

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。