你真的想要一座智慧城市嗎?
你真的想要一座智慧城市嗎?

《科學人》最新一期的報導〈關於智慧城市,人們不願面對的真相〉,整理了最近智慧城市的重要新聞:比爾.蓋茲(Bill Gates)11月13日宣布,要在美國亞利桑那州沙漠裡買下2萬5千畝土地,從無到有打造一座智慧城市。美國EasyPark公布了全球2017智慧城市索引(2017 Smart City Index),台北名列第57名,第一名是哥本哈根。

然而這篇文章的作者史密斯(Kendra Smith)卻宛如「國王的新衣」般直接指出:「當前的智慧城市現實是,根本沒有一座城市稱得上智慧。」

作者認為,截至目前為止,我們所謂的智慧城市其實只是個別的智慧專案計畫,無論是匹茲堡費城交通局花費3千萬美元推動、能夠自動因應車流狀況調整的智慧號誌系統,坎薩斯市政府投資1千5百萬美元打造智慧照明計畫,透過內建感應器在沒有行人與車子時自動關閉街燈來節能省電,預計減少兩成到三成的電力浪費。這些個別的亮點專案都展現了智慧城市科技的「潛能」,但卻無法代表網路相連、點對點的規劃每一個角落街廓、完整的智慧城市。

「智慧城市潛能與現實之間脫鉤的一個很大的原因是:智慧城市是數位世界混合匯流之處,但是可能也是與非數位世界的『撞擊之處』。非數位議題包括傳統治理、社會正義、政治、意識形態、隱私與財務成分,當智慧城市規畫開始變成重要的因子時,這些都不是那麼聰明、有效率或能夠彈性適應。任何一個不聰明元素都可以搖身變成攔路虎,而且當與其他城市中的長期問題結合時,比重成長得愈來愈巨大。」

其實這後面是我們自己對未來描述模式,所造成邏輯問題的反撲。我們選擇性地用某些「可以變聰明」的元件,來代表整個數位化城市的全貌。卻沒有考慮那些被忽略的元件,在長期忽視與醞釀下的連動影響。

這樣的聲音不是第一次被聽見。在倫敦政經學院(LSE)城市計畫中資深研究員、美國的都市分析專業者格林菲爾德(Adam Greenfield)長期扮演著烏鴉的角色,認為智慧城市這個概念把科技擺在民眾前面,忽略了那些最基本讓我們作為人的基本要素。他對科技沒有意見,也是先進技術的早期倡議者,但是他認為對所謂智慧作業系統、資料分析與演算法將是影響我們未來的關鍵這個看法,目前已經有來自全球各地的疑慮與批判我們不能忽略。

2014年的LSE報導〈把智慧城市變笨吧!〉,與他的著作《反對智慧城市》(Against the Smart City),認為這個問題不只是智慧城市的修辭學與話術出了問題,媒體無法揭露這是一個大型科技公司的行銷利多現象,報導智慧城市但是卻沒有辦法批判思考與討論後台政治的種種連動關係,這些也讓智慧城市的「智慧」遮蔽了人們的雙眼。格林菲爾德自己本身也是物聯網社會影響與設計的最早論述者之一,除了不再用鳥瞰的方式、而是用「由下而上」的觀點來重新檢視智慧城市之外,近年來更轉向思考與檢驗哪些「激進的科技」,例如區塊鏈,可以合作形塑城市的未來。

智慧城市不是新的故事,而對智慧城市的批判也已經有其歷史。只是長久以來,這些論述分屬不同的陣營,各自有一套看法與觀點。我好奇的是,為何是現在?為何現在我們在社交媒體上聽見愈來愈多人在關注這樣的意見看法交峰?當《科學人》這樣的推廣科學與技術觀點的科普讀物,都開始反省智慧城市的時候,代表著什麼意義?

我覺得可以跟OTT線上影音串流服務喧囂塵土的使用現象一起思考而獲得啟發。作為剪線大軍的一員,OTT的使用者是什麼樣的人?是不再付費給任何廣播電視節目的寬頻網際網路使用者。這些人跟傳統的廣播電視節目用戶已經完全不同。當網際網路的使用者數量不斷增長,他們不會再回到傳統的使用情境時,新的議題與需求便將取而代之,成為資訊社會新的主流議題。

智慧城市也將面對這樣的轉變。傳統使用者不依賴網路,需要傳統的服務來銜接這些公民的日常生活──而這些想像就是過去智慧城市主流概念的核心情境。一但人們遭逢愈來愈多先進的應用,傳統服務不再能夠滿足大家時,也將帶來智慧城市的改版與升級契機:「這個時候」我們就需要更包容性的智慧城市概念來引導人們前行。

我的書包裡總是擺著一本令人反覆翻閱解讀的城市與科技著作,安東尼.湯森(Anthony Townsend)的《城市的未來,應該要是什麼樣子?》。在未來的智慧新風貌中,公民的參與會是最重要的關鍵。唯有認同,才會參與,而今日我們所要形塑的智慧城市文化是什麼?我們的智慧,怎麼照顧那孕育眾人的土壤與文化?數位文化怎麼跟傳統文化攜手並進?

「讚嘆智慧,感恩智慧」,這些沒有標準答案的申論題,會是未來智慧城市升級版的新挑戰。

智慧化以後的城市,台北與台中、高雄,跟上海,東京,紐約,哥本哈根或者吉隆坡、雅加達,有什麼不同?

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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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