人人都會用的 3D 列印機！99 美元起的 Obsidian|數位時代 BusinessNext

2014 年起，全球掀起 3D 列印機的熱潮，許多人嘗試自己列印物品、期待 3D 列印技術為每個家庭帶來改變。但，多數的產品難以使用且價位過高，導致逐漸 3D 列印機逐漸退出一般消費者市場的眼光。

3D列印機公司的股票市值也因此紛紛下滑，大廠 3D Systems 已宣布停止對 B2C 市場的業務，更多廠商紛紛將注意力轉移到為專業領域生產的高端 3D 列印機。

Michael Husmann 創立 Kodama 前於蘋果服務，去年在 Kickstarter 推出全金屬的 3D列印機 Trinus，憑藉著良好的設計品質與 299 美元的驚人低價，創下了 54 分鐘內即達成募資目標的紀錄。Trinus 已經在今年順利出貨，引得許多好評，Kodama 更再接再厲推出價格更低，僅需 99 美金的 Obsidian 3D列印機，想要讓所有人都能應用 3D 列印技術。

Obsidian 省去了複雜的組裝程序，收到後從箱子拿出就可馬上使用，支援所有常見的 3D 列印軟體。與其他多數 3D 列印機不同，它在斷電後也能繼續列印未完成的作品，需要長時間列印的作品再也不用擔心會中斷。Obsidian 支援了各種線材，不只有最常見的 PLA 和 ABS，尼龍、PETG 等材質，甚至還有 Kodama 自行研發的黑曜石線材。Obsidian 支援的物件大小為 120 x 120 x 120 毫米，雖不能製作大型物件，但精細度也已足以應付許多精緻小型創作。

除了最低價的 99 美元普通版，Obsidian 另提供 149 美元、多了觸控螢幕、USB/SD卡插座的 Plus 版本與 249 美元、附有鏡頭，能用 iOS 或 Android app 即時監視列印狀況的 Deluxe 版本。Deluxe 版本也提供使用使用尼龍、ABS、PETG 等線材所需要的加熱底座。普通版本的 Obsidian 也能透過加購升級加熱底座。Michael Husmann 在 Trinus 的販售經驗中發現，80% 的人都會購入或升級至最高階款。事實上，Kodama 主要靠升級、購買高階版本或補充線材營利。

Kodama 找來多位 3D 列印機的意見領袖或 youtuber，如飾品設計師 Jenny Wu 和 Vincent Pocsik 傢俱設計師進行試用或實測 Obsidian 的原型機，普遍得到易於操作並適用於各種創作的評價。

延續上次 Trinus 的成功，Obsidian 此次在 Kickstarter 上的募資金額已超過目標金額的7倍。Kodama 表示正與偉創力和富士康洽談，希望能夠同時兼顧市售實機如同原型機品質，並能應付大規模量產的出貨量。心動 3D 列印了嗎？你是否會考慮入手一台 Obsidian？

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。