電動飛機5年後搭得到！波音投資新創掀航空革命|數位時代 BusinessNext

電動飛機5年後搭得到！波音投資新創掀航空革命

電動車技術這一兩年被討論了相當多，一家西雅圖的新創公司Zunum Aero拿到波音與藍捷旗下的科技創投的資金，在2022年要用混合動力飛機改變天空世界。

降低營運成本，碳排放減少80%

「我們的營運成本會比傳統客機降低60%~90%。」Zunum Aero執行長Ashish Kuma說。

如何從短程航線中賺到錢？是許多傳統航空業者非常關心的問題，西雅圖新創 Zunum Aero拿到波音、藍捷旗下科技創投的投資，目標要開發出專攻區域航線的小型混合動力電動客機，透過短程機隊逐漸電力化，逐步改善區域航空的遊戲規則。

Zunum Aero在2013年就開始分享混合動力電動客機概念，本周正式宣布客機開發計劃，機體將採用碳複合材料、輕型電動引擎，預計可乘坐12名乘客，最高巡航速度可達每小時340英里，混合動力單次飛行範圍為700英里（未來預計可達1,000英里），最快在2022年開始交機。

Zunum Aero混合動力電動客機將用來執飛區域航線，執行長Ashish Kumar透露營運成本將大幅降低，飛機每小時只需要花費260美元營運成本、每個座位飛行一哩的成本約為8分美元，這個數字是一般商業客機每小時十分之一的營運成本，最重要的是噪音、碳排都比傳統飛機減少80%。

活絡區域機場、縮短旅行時間

「當這台客機2020飛上天空時，多數的人在路上都已經開著電動車，或是搭乘電動巴士了。」Zunum 執行長Ashish Kumar說。

目前全美有大約5,000個機場沒有被活用，Zunum Aero的目標並非成為第一家註冊的電動飛機公司，而是希望透過這項最新的技術充份利用小機場，讓現有的基礎設施更有效率的被使用；Zunum主要依靠電力驅動、油料輔助的混合動力設計，機體設計完全符合現有的機場規格，因此不需額外建置特殊充電、加油設備，駕駛艙的配置、設計上都跟一般飛機差不多，方便駕駛快速上手。

混合動力飛機可以大幅縮減旅行時間，原因是在活用小規模機場的原則下，乘客可以在數以千計的區域機場搭乘，不必前往大規模航空樞紐；Zunum估計從華盛頓到波士頓現在4小時50分的航程，能夠縮短到2小時30分，省掉的時間不只是在空中，也能舒緩樞紐機場的塞機狀況，重新分配讓區域航線交通，也能把乘客送到更靠近目的地的機場。

Zunum Aero預計在芝加哥設立一個新的研發中心，在2019年展開測試，Zunum可以根據需求改變動力來源，隨著電池科技進步，未來機上油箱尺寸可望再縮小，能源設備可以根據需求隨時改裝，不必將整台飛機除役替換，終極目標是要發展全電力驅動客機。

電力客機崛起，掀空中交通新革命

Zunum Aero並非唯一一家跨足電力飛機的業者，上個月底易捷（EasyJet）才與美國新創公司Wright Electric合作，要研發可以飛行540公里的電力客機，希望十年內能讓電力客機執飛倫敦到巴黎、阿姆斯特丹這類短程航線。

今年四月新創航太公司Boom，也跟NASA合作研發新世代超音速客機「XB-1」原型機，最高時速可達1,451英里（約2,335公里），是將近兩倍音速的高速，原本杜拜到倫敦需要7小時50分的航程，將可縮減到4小時30分，若發展順利，這將會是繼2003年退役的超音速客機「協和式客機（Concorde）」後，再度投入商業運營的超音速客機。

在電動車、電動卡車、無人車逐漸改變陸地交通的風景後，很快的空中世界也會因為新科技的投入，大大翻轉過往的體驗。

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。