走出西雅圖，亞馬遜要砸1500億元蓋第二間總部、開放城市毛遂自薦|數位時代 BusinessNext

走出西雅圖，亞馬遜要砸1500億元蓋第二間總部、開放城市毛遂自薦

亞馬遜今日宣佈將在北美蓋第二間總部，預計投資50億美元在建設上，新總部面積將達800億平方英尺、帶來五萬份工作。亞馬遜執行長貝佐斯強調：「第二間總部將完全等同於西雅圖總部。」

都市圈規模、人才、交通、稅務減免是重點考量

亞馬遜替第二間總部的選址開出幾個條件：都市圈（地鐵系統覆蓋區）人口要超過100萬；穩定且對商業友善的環境；容易吸引人才，最好有強大的大學系統；靠近主要高速公路和機場等交通樞紐等，並表示會優先選擇「準備好被開發的新綠地」，意味著已經建築密度高的城市可能不符條件。

另外，人力招募成本也是重要考量。亞馬遜總部所在地西雅圖，生活成本已經比舊金山灣區便宜許多，也有助於招募，因此很難想像他們把第二間總部蓋在成本更高的地方，如溫哥華、舊金山、多倫多、波士頓、紐約或華盛頓等地。

亞馬遜也很坦白地說，希望城市能提出稅收抵免、搬遷補助金、勞力補助金、費用減免等誘因。「做生意最初和後續持續性的支出，會是關鍵的決策驅動力。」亞馬遜說。

在此前，為了促進就業和消費，已有不少城市對科技公司和工廠的選址相當歡迎。例如，特斯拉因為在內華達蓋超級工廠，獲得高達13億美元的稅務減免；蘋果供應商富士康在威斯康辛州開設工廠，也獲得30億美元的賦稅減免。

許多城市加入卡位

根據《西雅圖時報》報導，亞馬遜是目前西雅圖最大的企業雇主，佔去西雅圖19%的主要辦公室空間。亞馬遜估計，在2010年到2016年間，其亞馬遜總部的擴張替該城市的經濟貢獻380億美元。換句話說，亞馬遜美投資1美元，西雅圖城市就能產生1.4美元的經濟產值，這也是為什麼各大城市這麼渴望的原因。

亞馬遜開放城市毛遂自薦，目前達拉斯、多倫多、芝加哥、費城、華盛頓DC、巴爾的摩、匹斯堡都已先卡位，表示要加入競爭。

不過，亞馬遜雖然替西雅圖帶來經濟繁榮和提升就業率，另一方面，也讓房價高漲，帶來交通堵塞。

不同於低調替倉庫選址，亞馬遜高調宣傳新總部計畫

這次亞馬遜不同以往低調替倉庫選址，而是大肆宣傳、希望城市主動來接洽，原因是因為倉庫和總部的性質大不相同。首先，倉庫選址只能靠近高速公路、沒有太多選擇，且倉庫僅能提供較低薪的工作，而且還會帶來大量的卡車交通運輸量，負面影響似乎多過優點。

但新總部又是另當別論了，除了能招募軟體開發工程師、會計師和行政人員等，而且只要交通方便、附近有大學的地方皆能列入考慮，也讓亞馬遜有更多選擇。

亞馬遜西雅圖總部小檔案
+ 建築數：33棟
+ 面積：810萬平方英尺
+ 員工數：超過4萬人
+ 資本投資（建築加基礎建設）：37億美元
+ 營運支出：14億美元
+ 員工福利金：257億美元
+ 亞馬遜訪客和拜訪亞馬遜員工的旅館住宿天：23.3晚（2016年）
+ 亞馬遜員工貢獻的大眾交通運輸金額：4,300萬美元

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。