當開發者碰上公民議題，Facebook Build Day唐鳳提政策沙盒概念|數位時代 BusinessNext

當開發者碰上公民議題，Facebook Build Day唐鳳提政策沙盒概念

Facebook首度在台灣舉辦《#BuildDay2018》活動，串聯公民議題與開發者，期望用科技力量找到台灣社會議題的解方。此外也邀請到行政院數位政委唐鳳，分享過去在公民科技的參與經驗。

串聯公民議題與開發者，用科技力量找出解答

本次聚會特別邀請到iWIN網路內容防護機構、人生百味以及女人迷，串聯開發者與公民議題，期望現場超過100位台灣開發者能夠參與台灣的社會議題。舉例來說，iWIN時常需要處理霸凌問題，並不排除導入聊天機器人（chatbot）來協助，但目前並沒有足夠的資源與技術力，希望與開發者共同討論合作的可能。

Facebook Developer Circles的台灣領導人唐宏瑞也說，過去發現國外許多黑客松（hackathon）得獎作品的概念都是由不同的社群所提出的社會需求，再由開發者利用科技的力量來解決。因此，才會特別請到公民領域的社群領袖進行女性、社會企業和網路內容防護等議題分享，期望開發者能夠從中找到有興趣的議題，與不同社群的人互相交流，讓開發者能夠利用自身的力量為台灣社會發展貢獻一份心力。

台灣工程師接軌國際，先解決「害羞」問題

目前許多國家都有Facebook Developer Circles開發者社群，台灣則由唐宏瑞、劉詩雁與黃崇傑為領導人，三人雖然各自擁有其他正職，仍盡量每兩個月辦一次聚會，希望能藉由分享、討論最新技術發展，讓台灣開發者能夠接軌國際。

Facebook Developer Circles的目標有三，一是透過分享Facebook產品的開發典範與新工具達到教育目的；其次為社群內的知識與資訊共享；最後則是「賦權」，讓更多開發者能透過Facebook打造成功的應用與商業模式。在這當中Facebook則提供技術與教材，今年F8開發者大會也特別讓三位台灣領導人前往取經與培訓。

此外，Facebook香港與台灣地區公共政策總監陳澍也特別提到台灣所推動的「亞洲·矽谷」計畫，他認為最重要的核心概念為其中的「·」具備連結的意思。Facebook期望作為中間橋梁，讓台灣開發者能夠接軌矽谷。

陳澍分析台灣開發者的強項與弱勢之處，Facebook內部也有很多台灣人，台灣開發者的技術無庸置疑相當頂尖，「但『害羞』也許是最大弱點」。台灣開發者需要學會推廣、行銷自己的產品與概念，害怕說英文不應該成為退縮的理由。

「開發者做出什麼好東西，就要讓全世界知道，才能獲得更多國際舞台的空間」陳澍說。

推參與式政府，唐鳳提政策沙盒概念

原先為開發者的唐鳳，在進入政府擔任數位政務委員可以說是一座橋樑，試圖在新科技發展與政府難以快速應變的政策光譜中找尋平衡。

儘管已經擔任政務委員，唐鳳仍保持寫程式的習慣，把重複性的冗事交由電腦來處理，他也認為這些工具應該要分享給所有人，「不要重新造輪子，把時間省下來互相理解、傾聽」唐鳳說。

而這種「分享」概念也與目前他在做的台灣社會創新與數位轉型的理念一致。他認為政府應該要「work with people，而不是work for people。」唐鳳以報稅系統為例，儘管政府不斷想要協助人民報稅更順利，卻容易因為沒有聽取反饋而做得一塌糊塗。報稅系統應該要跟人民一起討論與解決，透過人民提出的需求與改進方向作為修改原則。

因此他也邀請所有人一起「Fork（參與）」政府，廣納人民的聲音，讓好的部分「Merge（合併）」進未來的政策發展當中。不管是fork或merge都是GitHub中常見用詞，可以看出唐鳳利用寫程式的概念，進行政府數位轉型上的改造方針。

除此之外他也提出台灣的沙盒環境，鼓勵任何對於現有政策不滿的新創與企業，都可提出自己的版本，只要通過審核就可以進入一段時間的實驗沙盒，只要結果順利證明了可行性，政府便會大力推動修法。

「對於好的政策提案，政府應該抱著『打不過，就加入』的心態」唐鳳笑著說。

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。