電動車充電大戰，奧迪要靠這項秘密武器擊敗特斯拉|數位時代 BusinessNext

電動車充電大戰，奧迪要靠這項秘密武器擊敗特斯拉

電動車商不只需要把車造好，也必須加速佈局充電服務，奧迪搶在下周發表首輛純電動動休旅車e-tron前，秀出了秘密武器「e-tron充電服務」，只需要一張卡片就能在歐洲72,000個充電點充電。

一張卡隨處都能充電，但台灣車主恐怕要再等等

目前充電站的痛點除了數量很少，不同的充電系統、供應商更讓整個流程阻礙重重，奧迪這次提出的「e-tron充電服務（e-tron Charging Service）」，讓電動車e-tron車主，可以在歐盟16 個國家、超過7.2萬個充電站充電，結合帳單歸戶服務，所有計費都能標準化、公開透明地集中處理，幾乎解決大部分過去充電的問題。

根據奧迪說法，車主只需要一張e-tron充電服務卡，就能啟動充電服務，車主只要先在奧迪官網註冊後，就能一次看到每個月的計費記錄，部分充電站還能使用手機掃瞄QR Code付費。此外，奧迪好有一款車主專用的「Audi App」，每次出門前可以先透過App規劃行程，系統會自動計算需要花費多找少電力、費用，及標示出途中會經過的所有充電站，除了能一目了然管理花費，也能免去無電可充的擔憂。

奧迪透露到了2019年，e-tron將不再需要實體的充電卡，充電站的系統可以自動辨識出車輛並計費，概念類似特斯拉超級充電網的計費系統。奧迪在充段服務的布局不僅於此，去年（2017）與福斯集團、賓士、BMW、奧迪、福特、保時捷，合資成立一家能源公司「IONITY」，目標是在全歐洲，打造統一規格的電動汽車充電網，今年起，已經在德國、奧地利與挪威設立20個快速充電站，目標是2020年前打造覆蓋歐洲主要交通幹線的400座快速充電站。

這些充電配套服務看似很吸引人，不過在台灣恐怕還沒能那麼快享受到，因為台灣的充電基礎設施還相當薄弱，車子有不能像電動機車可以交換電池，充電的便利性也還有待提升，以下周奧迪將發表的純電動休旅車e-tron來說，歐洲車主一拿到車就能使用全歐洲完善的充電服務，正因為台灣汽車充電基礎的先天不足，推出e-tron在台上市時間恐怕將有得等。

終結電動車續航力不足恐懼，奧迪怎麼做？

奧迪算是主流車廠中，蠻早就開始布局新能源的品牌，2009年就已旗艦超跑R8為原型，打造純電超跑R8 e-tron，並將替代能源做為器欲發展主軸，喊出2025年每三輛奧迪車中會有一輛是電動車，2030年實現旗下所有汽車電動化的目標。

下周奧迪將在舊金山發表第一台量產電動SUV「Audi e-tron」，這款車想要達到的目標，是要終結了人們對於電動車行駛續航力不足的恐懼與憂慮，據了解，e-tron配有30分鐘快充功能，充飽電的情況下e-tron的最大續航力可以達到400公里，以歐洲來說，搭配早早布局的充電服務，已經足以應付一般交通所需。

除了強調能源特色，這款車還結還許多科技元素，目前曝光的一大亮點，是虛擬後照鏡設計，車身兩側結合兩隻小型攝影機，可以做到，在高速行駛、轉向或停車時，捕捉即時畫面投射到儀表板或車門邊OLED螢幕上，不過礙於台灣目前法規，台灣車主恐怕將無緣享用。

除了車子本身，奧迪為了邁向企業電動化目標，已經在匈牙利傑爾（Győr）設置專屬電動車馬達的生產工廠，另外在比利時布魯塞爾的電動車生產基地，更標榜95%的工廠用電都是來自再生能源，從產線、製程到服務全面佈局，要邁向電能新紀元可不只是單單造出一台車就好，尤其對於擁有百年歷史的傳統車廠來說，如何從骨子裡真正做出改變，才是真正的大魔王。

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。