10秒完成物聯網裝置配對，阿里巴巴藍牙晶片正式量產|數位時代 BusinessNext

10秒完成物聯網裝置配對，阿里巴巴藍牙晶片正式量產

繼今年一月初宣布和聯發科攜手打造制藍牙晶片，阿里巴巴今日在CES Asia宣佈，這款晶片已正式量產，也是全球首個商業落地的藍牙mesh模組。

藍牙mesh技術，成本低、配對快

阿里巴巴在2017年推出智慧音箱天貓精靈，正式搶物聯網市場，希望能成為智慧家庭中樞。但他們也因此觀察到，目前物聯網最大痛點在於設備配網過程繁瑣且耗時。

阿里巴巴人工智慧實驗室總經理陳麗娟表示，過去不少物聯網裝置採用Wi-Fi連線，相較之下，藍牙除了低功耗、低成本，最大的好處是可以讓裝置在區域網路內「自動組網」。

舉例來說，物聯網裝置透過Wi-Fi配網平均要30秒到1分鐘，看似可接受，但智慧家居中的物聯網設備百百種，舉凡燈泡、電鍋、空調、掃地機器人等比比皆是，若每次配對都需要人類手動操作，耗時就相當可觀。不過陳麗娟表示，透過藍牙mesh技術，配對不僅只要10秒，且裝置彼此還能自動組網，這款藍牙晶片還支援OTA更新，並擁有超越市面藍牙晶片的穿牆能力。

但技術要能在商業場景中實現，最大的關鍵還是在於成本。陳麗娟指出，這款藍牙模組CP值高，一個Wi-Fi模組平均要數十美元，但這款藍牙mesh模組只要一美元。

而如阿里巴巴在影片中展示，他們也從語音互動介面改善天貓精靈與其他物聯網設備的配對流程，只要和天貓精靈說「天貓精靈找隊友」，機器就會自行搜尋可配對的物聯網裝置，在幾秒內自動完成配對，「機器和機器能直接認識對方，不用透過人。」他說。

陳麗娟表示，現階段已有多家中國照明品牌商採用該款藍牙mesh模組，而為鼓勵更多人加入，阿里巴巴也宣布推出「藍牙mesh模組獎勵計畫」，補貼前一千萬個採用該款藍牙mesh模組的產品。

天貓精靈賣出3百萬台，銷量排名全球第三

除了從技術底層解決聯網問題，阿里巴巴也希望藉由開放，壯大自家物聯網生態系。今日，阿里巴巴也宣布和更多設備商推出聯名產品，對廠商來說，好處在於可享有阿里巴巴的技術和電商銷售資源，甚至是資本挹注。同時，阿里巴巴也將開放自家AI技術，讓天貓精靈背後AI大腦AliGenie不限於裝在自家設備中。

自2017年7月發布天貓精靈至今，阿里巴巴和智慧音箱始祖亞馬遜相同，希望藉由開放讓生態系加速壯大。

陳麗娟表示，距離發布不到一年時間，天貓精靈銷量已破3百萬台，「亞馬遜達到這數字花了兩年時間」，在最新一季銷量排名為全球第三，僅次於亞馬遜和Google，超越蘋果和小米。此外，目前AliGenie也和超過200個家電品牌合作，可支援的家用電器數量超過五千萬台，裝置種類多達42種。

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。