外媒讚Model 3：本世紀經典款，操控如手術刀精準|數位時代 BusinessNext

特斯拉首款平價電動車「Model 3」交車派對登場，第一批拿到新車用戶都是特斯拉員工。該公司也提供新車供外媒試駕，口碑一面倒叫好。

MarketWatch、Fortune、芝加哥論壇報報報導，交車派對28日在加州Fremont舉辦，執行長馬斯克在會場上把30輛新車，交給購車的旗下員工。特斯拉原本主攻豪華車款，Model 3是首款鎖定大眾市場的作品。

試乘Model 3的記者，對於新車讚賞有加。「Motor Trend」直呼Model 3是本世紀最重要的車款，盛讚扭力噴發、操控有如手術刀般精準。「Mashable」表示，駕駛Model 3的經驗棒透了。「The Verge」也說，馬斯克落實承諾，Model 3一如他所說。

Model 3沒有傳統儀表板，改用平面螢幕取代。「Motor Trend」稱需要試乘更久，才能知道單一螢幕能否取代儀錶板。

儘管各方讚美不斷，價格仍是考驗Model 3買氣的一大重點。Model 3起跳價為3.5萬美元，選配項目極多。以電池而言，標準配備的電池充電一次可跑220英里（354公里）。若想換成310英（499公里）的電池，需要加價9,000美元。想搭載輔助駕駛系統「Autopilot」需多付5,000美元。想要改換車體外觀顏色，也須加付1,000美元。

晨星汽車分析師David Whiston說，問題在於Model 3用戶到底願意付多少錢？3.5萬美元只是基本款，平均價大概落在4.2萬美元，若想買足選配約需6萬美元，這不是大眾市場汽車。

美國汽車市價評估機構「Kelley Blue Book」（KBB）估計，美國轎車中間價大概是2.4萬美元。KBB分析師Tim Fleming說，Model 3買家和本田喜美Civic買主不同，Model 3價格和BMW 3系列較為接近。

馬斯克曾說，美國每年賣出1,700萬輛汽車和卡車，其中只有10萬輛是豪華轎車，特斯拉在豪華車的市佔達到1/3，要是在其他部分也能達到此種成績，成效會極為顯著。

美國聯邦政府為了推廣電動車，給予電動車買主每人7,500美元（約台幣23萬）的補助，問題是此一補助即將到期，美國電動市或許有崩盤危機。

Barronˋs Next 5月9日報導，汽車銷售暨資訊網站Edmunds悲觀預測，補助終結將摧毀美國電動車車市。當局規定，車商的前20萬名客戶，可以獲得補助，如今特斯拉（Tesla）已售出將近10萬輛電動車，估計明年優惠就會結束（全文見此）。

本文授權轉載自：MoneyDJ

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。