差了28歲的蓋茲和佐克伯,他們在哈佛有同一位老師
差了28歲的蓋茲和佐克伯,他們在哈佛有同一位老師

比爾蓋茲(Bill Gates)和馬克·佐克伯(Mark Zuckerberg)雖然相差28歲,但他們身上其實有許多共同點;除了他們都打造了一個科技王國,都選擇從哈佛大學中輟,他們在哈佛期間也都受過同一位老師指導。

這位教過兩個科技大佬的,是哈佛大學數學與電腦科學教授Harry Lewis,富比士(Forbes)報導指出,他在1974年取得博士學位後進入哈佛任教,並在1976年時指導當時大三的蓋茲,接著26年後碰到馬克·佐克伯。

專注於煎餅問題的蓋茲

碰到蓋茲時,Lewis才28歲,當時他擔任應用數學教授僅2年。一次課堂上,他提出一個常見的煎餅問題:一堆大小不同的煎餅疊在一起,學生得思考如何以最少動作翻動煎餅,讓煎餅最終能由大到小排序。

課堂結束時,並沒有任何學生給出答案,但就在幾天後,蓋茲邋遢地走進Lewis的辦公室,遞給Lewis顯然是通宵研究出來的煎餅問題解答。

蓋茲的答案和Lewis並不相同,甚至也不是非常具開創性,但Lewis告訴富比士,蓋茲的答案就是比其他同學還要好那麼一點。

當時大三的蓋茲正和高中同學Paul Allen聯合創辦微軟,即使在這麼忙碌的時刻,他仍然找出時間並試圖解決複雜的數學問題,這讓Lewis體會到蓋茲確實有這方面的天賦。

於是在這之後,Lewis便將蓋茲推薦給另一位哈佛數學講師 Christos Papadimitriou,兩人在1978年時還在一本《離散數學》(Discrete Mathematics)期刊合作發表關於薄餅問題的論文。

對於蓋茲,Lewis是這樣形容的:他是一個有決心的學生,喜歡解謎、挑戰,喜歡向人們展示眾人不會做、但他能做到的事,Lewis一直認為蓋茲可能會成為數學教授。

但蓋茲的決心最終還是讓他走上不同的路。在他的數學與電腦興趣陪伴下,蓋茲1977年從哈佛輟學專注於微軟,並在數年努力後獲得巨大的成功,坐在全球首富的寶座上長達24年,身價高達890億美元。

「我記得當初有一位同事告訴蓋茲,要讓大型計算機有效運作,還有那麼多重要的問題沒有解決,他認為蓋茲在微型計算機的努力純粹是浪費時間。」

回想起擔任蓋茲老師的時光,Lewis提到他曾有一次抓到蓋茲調整教室牆上時鐘的時間,就只是為了要讓課程早點結束,回去專注寫他的電腦代碼。

Lewis認為,蓋茲的成功是正因為他有年輕的心靈,對於現有技術較少關注,願意花費時間去尋找全新的東西,用一種有效率的方式工作。

「身為一個學生要做到這些,必須得不拘泥於禮節、保持自信,有時甚至得忽視,或是不尊重長輩的看法。」

馬克·佐克伯的臉書王國

教導蓋茲26年後,Lewis在理論計算機科學(TCS)課程遇到了佐克伯。這時Lewis早已不是剛從博士班畢業的老師,而是哈佛學院(Harvard College)的院長。

與蓋茲不同,Lewis對佐克伯的課堂表現並沒有多評論,但他確實對佐克伯的「課外活動」很有印象。

指導佐克伯兩年後,當時20歲的佐克伯課餘時寄給Lewis一封電子郵件,詢問Lewis是否能以他之名架設一個網站:Six Degrees to Harry Lewis(透過6人找到Harry Lewis),Lewis回覆欣然同意。

透過這個網站,學生可看到他們與Lewis教授之間的人際距離。而你想的沒錯,這個網站便是Facebook的前身。

Six Degrees網站建立幾個月後,為了讓哈佛學生更了解彼此間的聯繫,佐克伯在此網站的基礎上建立了 TheFacebook.com。不久後他離開哈佛搬到矽谷,正式建立 Facebook。

而現在,Facebook每月活躍用戶高達20億人,現年33歲的佐克伯是全球排名第四的富豪,淨資產高達710億美元。

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圖/ Facebook

對微軟和Facebook的成功,Lewis並不覺得是個巧合。2000年時,哈佛的社會學和心理學部門試著開始研究人際網路,於是他們便透過傳統信件的傳遞來確定人們間的關係──即使當時,這種方式也非常過時。

哈佛的心理學和電腦科學系所相離並不近,大約要走過兩個街區才能抵達,但佐克伯經常在這兩個地區來回走動,Lewis認為,身為一個有抱負的企業家,佐克伯必然希望結合這兩項興趣發展出些東西。

Lewis認為,蓋茲和佐克伯都察覺到某些事情對未來的重要性,而這些事情學校並不太關注也不太在意。

或許有些諷刺,蓋茲和佐克伯都在決定離開哈佛後成功,並在事業成功後再度返回校園獲得榮譽學位。有些人因此會說,這證明大學教育不必要,但Lewis並不這麼想。

Lewis表示,雖然蓋茲和佐克伯都決定中輟哈佛學業,但他們在中學受的教育,幾乎是你可以想像到的最好東西(蓋茲畢業於西雅圖著名的湖濱中學,佐克伯則是菲利普斯埃克塞特學院的畢業生)。

「在進入哈佛前,他們就已被教得很好了。」

本文授權轉載自:科技新報

關鍵字: #馬克·祖克柏
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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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