比不上賈伯斯、比爾蓋茲作為，祖克柏赴歐洲聽證會遭官員慘電|數位時代 BusinessNext

比不上賈伯斯、比爾蓋茲作為，祖克柏赴歐洲聽證會遭官員慘電

Facebook執行長祖克柏(Mark Zuckerberg)本周赴歐洲議會，接受議員們針對劍橋分析事件的提問，不過這場道歉大會顯得有點多餘、浪費時間，祖克柏避重就輕，選擇性的回答自己想回答的問題。

怪異的聽證會設計，讓祖克柏選擇性答題

「我問了你六個問題，但我一個答案都沒得到。」比利時歐洲議會成員Philippe Lamberts在會議接近尾聲時這麼說道。

這場於歐洲登場的會議與六周前美國的聽證會很不同，因為迫於外界壓力，從原本的一場閉門會議，最後臨時改為一場公開透明的網路直播。比利時代表這麼抱怨不是沒有道理，許多人都期待相隔了六周，祖克柏能不能提出更多讓人耳目一新的說詞，但卻被獨特的會議形式破壞了當初的期待。

不同於美國聽證會上長達五個小的輪番提問，歐洲的這場會議，一開始祖克柏先朗讀了事前擬定的聲明，接著在場的12位歐洲議會代表，用了超過一小時的時間，提問了大量的問題，祖克柏同時一邊做筆記紀錄，在所有人提問結束後統一回答，但最後祖克柏回答的時間只剩下七分鐘，且議員們不能在事後追問問題。

除了拷問祖克柏，更像是宣傳GDPR的舞台

「在過去幾年中，我們沒能很好阻止自己開發的工具被用來做壞事，不論是假新聞、國外團體干涉總統選舉，還是開發者濫用用戶數據，我們都沒能履行好自己的職責，這明顯是錯誤的，我在此進行道歉。」會議一開始，祖克柏再度以道歉拉開序幕。

這次的聽證會比起得到祖克柏更多的說法，也許歐盟更想藉由這個機會好好向世界宣傳，三天後將上路的「歐盟通用資料保護規則（GDPR）」，違反的企業將面臨年營業額4%的罰款，藉此向外界傳達「數據隱私是目前歐盟最關注的事項」的訊號，而社群巨頭濫用個資就是一個完美的例子。

毫無意外的，這次的問題依舊圍繞在隱私，議員們想知道Facebook 可不可以保證劍橋分析事件絕對不會再次發生、要如何遵守GDPR的細則、用戶是不是能掌控自己的資料，也有人問到Facebook是否會開發一項產品，讓用戶可以選擇不要成為廣告投放的目標，另外還有假帳號、假新聞的問題，以及是否能保證不再受到外國勢力操控、WhatsApp及Facebook資料會不會被雙向蒐集。

祖克柏維持他一慣的基調，並沒有逐一回答，他表示公司絕對會遵守將上路的GDPR 規範，為了符合這個精神，Facebook將推出「一鍵清除歷史資料按鈕」功能，允許用戶刪除所有儲存的cookie、瀏覽歷史。

永遠不會完美的Facebook

至於劍橋分析，祖克柏表示公司還必須花上幾個月的時間，才能確保平台上完全沒有惡意第三方App的存在，認為未來一定還會有惡意App出現，但公司絕對會盡全力阻止用戶被惡意侵害，同時也研發更多AI工具，協助揪出不良的內容與帳號，「我們的目標是要讓AI主動審查內容。」祖克柏認為未來的狀況一定會如同貓捉老鼠，因為廣告商也會開始使用AI工具，「在這點上，我們永遠不會完美。」他說。

至於仇恨言論跟假新聞，他重申公司會聘請數以萬計的審查人員，來解決這項問題，另外還特別強調Facebook在歐盟的大舉投資，目前公司總部設在愛爾蘭、第二大工程團隊在倫敦、AI實驗室在巴黎、數據中心在瑞典和愛爾蘭，2020年還將在丹麥增設一座數據中心，並承諾今年（2018）年底，Facebook會在歐洲增聘1萬名人力、2020年前會為高達100萬名民眾、小企業提供數位技能培訓。

議員們花了一個小時提問，祖克柏只有不到10分鐘時間應答，因此有機會避答定位廣告、WhatsApp資料共享，以及蒐集非Facebook用戶資料等關鍵性問題。歐洲自由民主黨聯盟領導人居伊·伏思達（Guy Verhofstadt）最後說道：

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。