零離職，且超賺錢的Broadcom台灣研發中心|數位時代 BusinessNext

二○○三年十一月，行事甚為低調的美國網通IC設計大廠Broadcom董事長暨首席技術長山謬利（Henry Samueli）飛抵台灣，宣布將在新竹首次設立美國本土以外的網路「系統單晶片」（SoC）研發中心，並計畫在未來三年內投資超過四億美元，擴增三倍的人力。
一年過去，這個Broadcom亞洲最大、與加州總部並列為Broadcom系統單晶片的研發重鎮的台灣研發中心，的確不負眾望，交出一張漂亮的成績單。除人力編制已擴增一倍外，更順利開發出八款寬頻通訊晶片，為Broadcom帶來數億美元的獲利，其中多款高性能X位元（Gigabit）交換器單晶片甚至為業界首次推出的產品。究竟Broadcom台灣研發中心有何能耐，可以為全球第二大的IC設計廠商，帶來如此豐厚的效益？

**吸引人才加入，不斷提高競爭力

**
補強人力，是關鍵。向來以併購作為主要擴張手段的Broadcom，於二○○○年底時，買下以交換器晶片以及軟體開發見長的台灣IC設計廠商優碼科技，並接收優碼科技中來自台灣工研院四十位左右的研發人員，「而這個團隊也正是Broadcom研發中心的前身，」Broadcom台灣研發中心總經理高榮新表示。
「能有這樣亮眼的成績，人才的培育是其中關鍵因素，」高榮新分析，Broadcom在亞洲的研發基地，包括台灣、大陸、新加坡及印度，其中台灣是唯一的晶片設計中心，也是規模最大的基地，「我相信人力素質應該是最高、最整齊的」Broadcom台灣研發中心裡一位工程師驕傲地說著。
高榮新表示，目前台灣研發中心工程師的平均年資為五～六年，全部約八十位的員工中，研究所的學歷以上佔絕大多數，其中曾經到海外留學的比例高達一半以上，「來到這裡之後，光是比學歷就讓我感到相當大的壓力，」一位剛進台灣研發中心的本土碩士感嘆。

**提供優渥環境，創下零離職紀錄

**
能吸引這麼多優秀的人才前來工作，Broadcom除提供較台灣廠商平均高出五○至一○○％的薪資，以及「股票選擇權」（stock option）之外，更提供台灣場商所無法提供的如「首席工程師」（Principal Engineer）與「技術總監」（Technical Director）等升遷管道，讓不想轉往管理領域的研發人員，得以持續留在研發領域上，並獲得公司的尊重，「目前已經有許多華人晉升到Broadcom最高等級的院士（Fellow）階層，」高榮新說。
此外高榮新表示，Broadcom在公司內部也會定期提供一連串的教育訓練課程，除讓舊有員工得以不斷進修外，更能夠讓新進員工，藉由教育訓練接觸全然不同的環境以及技術，而不必再重複過去的研究，「對於研發人員而言，時時充滿挑戰的環境，絕對是工作最大的動力。」
如此優渥的環境，讓Broadcom台灣研發中心創下「零離職」的紀錄，但是對於高榮新而言，除維持這不易得來的紀錄外，更希望能將研發中心的規模在今年擴增到一百人以上，再一步擴大台灣研發中心的貢獻。

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。