促成三強結盟攻AI,廣達林百里:本地市場小,台廠要團結
促成三強結盟攻AI,廣達林百里:本地市場小,台廠要團結

國網中心的國家級人工智慧研發與雲端服務基礎建設標案(簡稱AI雲端平台建置案)已在4月宣佈,由廣達、華碩和台灣大哥大三家公司合組的聯盟拿下。而今(1)日三家企業的董事長親赴科技部參與誓師大會,不難看出他們對這個案子的重視。其中,台灣大哥大董事長蔡明忠在致詞時特別提到,這次的合作其實是由廣達董事長林百里親自出手促成的。

AI是服務型產業,台灣市場小更要團結

「林百里董事長在這案子發揮穿針引線的功能。」蔡明忠打趣地說,之前接到林百里的電話大概都是找他吃喝玩樂,「他第一次為了一個很嚴肅的事情(指合作參與AI雲端平台建置案)打給我,而且他不只打了一次。」而林百里之所以這麼積極拉攏台灣大和華碩的參與,背後也有他的理由。

在誓師大會中,林百里不只一次強調,AI是一個服務型的產業,應用的領域包羅萬象。最終到底哪個產業會發展得比較快,他認為就看每個產業自己怎麼走,沒有標準答案。但他提到,不論是什麼產業,對台灣企業來說,有一點都是相同的,就是本地市場很小。

廣達董事長林百里
廣達董事長林百里認為AI是服務型產業,在小小的台灣如果每家公司都在做同一件事,大家都會很辛苦。
圖/ 何佩珊/攝

「這是我們要加強的地方。什麼意思呢?就是小歸小,但我們要團結。」他說,如果十家公司都做同一個項目,那大家都會很難過。「先把自己市場照顧好,成為非常人性化、方便、低成本,再去國外拓展。」

當然,還有另一個林百里沒說出口的原因是,如果今天三家公司沒有組成聯盟,單單只有廣達一家,也未必能順利拿下這次的標案。

不只是一次性的硬體建置

因為就如同科技部部長陳良基所說,他們不希望這只是單純的一次性資料中心硬體建置案,不是把2000顆GPU兜在一起就好了,而是採用AI基礎架構,整合軟體、資料庫、網路....,最終要做到讓產、官、學、研,不同產業都能夠應用,必須是一個能跟著時代演進,具有延展性的深度學習平台。

對廣達來說,雖然已經有多年協助國際雲端大廠建置資料中心的經驗,但如機房的運營、服務等等,可能就不是廣達的強項。

而科技部方面表示,預計在今年12月建置完成後,這個AI雲端平台除了專用於AI計算,也將會是台灣最大的資料市集與AI學習模式市集,並且有機會進入全球超級電腦500大排名之前30名。而對廣達、華碩和台灣大哥大來說,即便這個標案本身沒有利潤可圖,卻無疑是一個指標性的成績,也有利於日後在國、內外市場進一步發展。

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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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