向搶人類飯碗的機器人出手?韓國準備推出全球第一項「機器人稅」
向搶人類飯碗的機器人出手?韓國準備推出全球第一項「機器人稅」
2017.08.11 | AI與大數據

機器人「搶」了人類的工作,它應該交稅嗎?這是個正被熱烈討論的話題。

機器人正在替代全世界的勞動力。許多工作,機器永遠比人更快,更有「恆心」,更智慧,更便宜,人類「失業」 基本成了必然。如果這樣的情況發生,政府也會失去收入。人們都沒有收入,那麼稅收又能從哪來呢?

這方面,韓國做了嘗試,正準備推出全球第一項「機器人稅」。據韓國媒體報導,韓國已在準備修改稅法,減少對機器人的稅收優惠;政府並不直接向機器人徵收,但減少對機器人的稅收優惠,以增加機器人應用的成本,避免大量採用機器人而導致大量人群失業,新稅法預計在今年年底就會通過。

從公開信息來看,韓國應該是第一個準備對機器人收稅的國家。但從社會穩定的角度來分析,不少國家應該都會擔心機器人取代人工帶來的失業及社會治安混亂問題。此前比爾•蓋茲就表示支持機器人交稅,當時接受采訪時曾稱,「眼下,若一個工人能在工廠創造5萬美元的價值,他就要交個人所得稅、社會保障稅等。如果機器人替代人類來完成相同的工作,它們就應該依法納稅,而且得和人類交的同樣多。」

韓國政府的這一舉措,對於韓國機器人企業及希望利用機器人的企業來說,毫無疑問,這並不是個好消息。韓國是機器人強國,其工業機器人生產商已佔全球5%左右的市場份額。從1990年之後的20年間,韓國工業機器人市場以超過12%的複合增長率快速擴張,總保有量成長了近10倍,也出現了韓國現代、Robostar、東部機器人、阿爾帕機器人、斗星機器人等知名企業。

利用機器取代人工是大勢所趨。國際機器人學聯合會提供的數據顯示,在2010年到2015年之間,工業機器人的全球銷售量提高了59%。在不少場景下,1個機器人大約可以替代10個產業工人。據麥肯錫2016年發布的相關數據顯示,隨著自動化模式擴大到服務業,在目前由人類完成的工作中,有45%可能會實現自動化,這相當於數以百萬計的就業職缺和2兆美元的年薪。

產業自動化所帶來的就業問題也格外引人關注。以全球最知名的代工企業富士康為例,後者近年來也一直在嘗試使用機器來提高生產效率,2016年富士康在崑山工廠裝備超4萬台機器人,裁員5萬人,就引發了熱議。

事實上,這也是擺在各國政府面前的一道難題。一方面,各國的人力成本都在上升,企業的成本提升,經濟活力降低,使用機器可以在一定程度上解決該問題。但使用機器,幾乎不可避免的帶來失業問題,甚至會帶來社會治安的隱患。

其實,在機器自動化相對發達的歐洲,今年也有過類似的討論。今年年初,歐洲歐洲議會曾就關於機器人的法案進行投票,法案涉及了向機器人徵稅的舉措,不過這個提案並沒有得到通過,當時提案獲得396張反對票、123張讚成票及85張棄權票。

在海外,大企業也有意尋求一個合理的方法,對大公司來說增加就業職缺是企業的社會責任和政治籌碼。以一家美國知名電動汽車車廠的美國工廠為例,近期曾去參觀的人士表示目前工廠大約有一萬人,產能一直不夠,其實也有不少職缺可以由機器取代,但對方並未這麼做就有這方面的考量。

本文授權轉載自:36 氪

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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