掌握3C，台灣有機會發展世界級設計力|數位時代 BusinessNext

當初他們找我去當iF獎的評審時，我有點驚訝，因為這應該是第一次有華人加入當評審，但後來發現會找我們去的原因，是因為要加入「東方審美觀」，達到平衡效果，因為iF獎代表著歐洲人在工業設計領域的權威性，但如果缺少東方觀點，可能就太過偏頗。再加上近幾年參賽的產品中，3C產品大部分是亞洲品牌，因此有必要在東西方各評審意見中取得共識。

**產品的形式必須追隨功能

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iF之於工業設計，就好比奧斯卡金像獎之於電影，評審委員會有著非常強勢的德國工業設計美學傳統，同時也有嚴格要求的一套準則。例如在設計上，從人機介面、外觀等都偏愛回歸簡單面、基本面，也就是「形式追隨功能」，iF認為這樣的設計概念是設計師的責任和義務，它把這套堅持，牢固地灌輸在整個組織及評選過程。
評選過程首先把所有參賽物品（約一千多件）分門別類，例如家具類、3C類、汽車類等。剛開始每項產品會有一個專門人員先介紹為什麼要來參加比賽、設計意義在哪裡等，有些講一半就被打斷了，因為評審覺得該產品根本不夠格參加iF，選出來的再由其他組評審交叉評分，再淘汰一次。過程中只要有質疑就開始討論，如果有爭執再表決，最後金獎再評一次，當然標準更嚴格。
評審對產品都是毫不留情地批判，例如「這個形狀不好」、「這個字體很差」、「為什麼這個顏色」、「為什麼模具開這條線」等，持相反意見的評審如果沒有足以說服提問評審的答案，這項產品就出局。有些Sony賣得很棒的產品也同樣在第一關就刷掉，在iF的觀點看來，如果你只有外表風格（only styling），欠缺工業設計創意上的提升等於沒貢獻，這和日本的美學有很大不同。

**人性化才是設計的價值

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在傢俱、坐椅等十分注重觸感、機能的物品上，標準更嚴苛，這時候評審會不斷地輪流坐到椅子上，不斷體驗。他們不鼓勵「漂亮」這種表面價值，而是更深層的設計概念，例如照顧弱勢者、省能源、操作更簡單等。
所以說第一關，主要是iF的基本價值門檻，只要能夠過關就會得到一個標誌，證明設計是被肯定的，得金獎的就是其中傑出的產品。iF對工業設計這個事情是非常執著的，保有工業設計的原則，對每個環節都很重視。
東西方兩邊差異點，主要在於東方評審認為有些參賽作品設計很簡潔，很不錯，但西方不這麼認為，他們不喜歡「為了簡潔而簡潔」的作品，覺得沒有必要。工業設計對歐洲人來說，不是簡單就好，還要有深層原因，有時產品或企業背後的使命（mission）也會列入檢視之列。遇爭執時他們的討論範圍很廣，從社會學、服裝、建築、藝術等角度看產品的設計意義，都有可能。 iF大賽對台灣最大的啟示是：人性化是工業設計的本質，任何產品只要觸到這個點，就會被指明出來。許多國家例如歐洲、日本，對設計人性化的堅持已經到達內化，當技術愈成熟，愈應該要從這種態度去看設計的價值。

**利用3C優勢向世界進軍

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以台灣、日本、韓國三個國家來比較的話，台灣公司在iF參賽，還是有點想要「以量取勝」的態度，品質不整齊。但是日本則不同，它們是選內部認為很優秀的產品來參賽，韓國也漸漸朝這種方式。不過台灣這次已經得到不少肯定，顯示確實有能力和別國一較高下。以這次得獎的華碩來說，儘管筆記型電腦設計的潮流都相距不遠，比如講求輕薄短小，但是華碩這款筆記型電腦的材質特殊，設計感佳，組裝方法特別，重量也很輕，因此被公認在這個產業中是有貢獻的，也有領導品牌的氣勢，和別的品牌具有差異化。雖然也有引發評審討論，不過以正面居多。
這次iF展場上，3C產品幾乎很少歐洲牌子，反而是亞洲廠牌居多。台灣掌握了許多數位相機、手機、筆記型電腦等設計和製造技術，今後所有全球企業的3C產品要把概念變量產，一定要經過台灣這一關，我們已經在全球占有發言的地位，所以能不能在工業設計舞台上大放異彩，端看我們能不能利用這些優勢。得獎雖然不是什麼需要大肆宣揚的事情，但台灣這次大幅奪獎的一個很重要意義是：能夠將台灣設計跟世界對上話，讓國際注意到台灣在設計上的努力。

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。