向紙本監管作業說再見，勤業眾信用區塊鏈保護證物|數位時代 BusinessNext

向紙本監管作業說再見，勤業眾信用區塊鏈保護證物

勤業眾信推出全台首個區塊鏈證物管理系統，透過區塊鏈記錄與證物相關資訊和移交過程，不僅降低紙本作業耗時費力，一方面也可提升證物的可信度。

紙本耗時費力，用區塊鏈紀錄證物資訊、移交過程

在訴訟過程中，「證物」扮演決定判決結果的關鍵角色，而對提供數位鑑識服務的勤業眾信來說，確保證物移交過程的嚴謹就相當重要。 由於每件證物相關資訊量很大，且過去多使用紙本記錄，不僅耗時、移交過程也可能出錯。這也是勤業眾信決定將區塊鏈導入證物管理的原因。

勤業眾信執行副總經理曾韵表示，過去在受理案件後，案件負責人會到客戶那取得證物清單、記錄證物基本資訊，舉例來說，光是一顆硬碟，從誰那收來、硬碟特色、大小、序號等，所有資訊都要寫進表單；接著建立證物監管表單、出入庫管理等表格，在每次交接證物都得詳實記錄；不只如此，每個證物都有好幾個副本，單是修改表單紀錄的工作相當耗費人力和物力。

不過改用區塊鏈記錄上述流程後，所有步驟只要在一個App上就能做完。

兩大好處：內容不可篡改、智慧合約控管證物存取權限

勤業眾信開發出的區塊鏈證物管理系統，將案件編號、名稱、案件負責人、分析人員等證物資訊，記在區塊鏈上，取代以往的紙本表格。

針對數位證物（如磁碟），勤業眾信還會記錄Hash值，可以把Hash值想成每個文件的「數位指紋」，根據原始資料經由雜湊演算法而來，只要竄改任何一點資料都會改變最後算出來的Hash值。因此由於每個證物都有獨一無二的Hash值，因此在證物移交的過程中，只要比對最初記在區塊鏈上的Hash值，就能知道證物是否曾遭修改。

除了證物資訊，這套系統也會記錄證物交接過程，可清楚看到證物曾被哪些人接管、時間、地點、交接目的等資訊。

勤業眾信表示，使用區塊鏈做證物監管的好處在於，除了資料不易遭竄改，當參與節點故障時，也能透過其他節點還原資料，確保證物完整性和正確性。此外，勤業眾信也利用區塊鏈的智慧合約機制，控管證物使用權限，確保只有擁有權限的人員才能交接證物。

計劃串連司法體系，確保證物的一致性

目前勤業眾信已在內部測試這套系統，最快年後正式採用。曾韶表示，下一步希望將這套系統推廣到勤業眾信的海外據點，成為「跨實驗室」的區塊鏈證物系統；甚至未來也能和司法體系串連，包含司法院、調查局、檢察官、刑事局等，確保證物從調查到訴訟結束，都能維持一致性。

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。