高通投資台灣來真的，再添兩大研發中心|數位時代 BusinessNext

高通投資台灣來真的，再添兩大研發中心

繼「台灣營運與製造工程暨測試中心」後，高通26日宣布在台灣成立兩大研發中心，將於2019年營運，承諾215億元的投資是否真的會成真？

兩大研發中心開新市場——影像和AI

如同高通副總裁暨台灣區總裁劉思泰近期出席公開場合一貫的低調態度，即便先聲奪人，但現階段官方「能說的並不多」。兩大研發中心已經開始組建團隊、招攬資源，但並未透露更詳細的構建進程，如斥資成本、人力配置等等。可以確定的是，它們是高通針對台灣「新市場拓展」的重要長期投資，

「多媒體研發中心」聚焦在「影像」技術的研發，包括3D感測圖像、電腦視覺、導入機器學習的影像壓縮等，例如3D人臉偵測，物體和手勢的辨識技術；而另一項重點，則是AR（擴充實境）和VR（虛擬實境）的應用，官方表示，針對智慧型手機、車聯網、物聯網，未來不排除和台灣廠商合作制定商用解決方案。而「行動人工智慧創新中心」則將研發重心鎖定在「終端裝置」上，在裝置中建立AI平台和其應用。

兩大研發中心也是高通實現「產學合作」的關鍵，官方表示未來將與台灣的大學、科學研究機構進行專案合作，用「實作」支持創新人才的培育。

加速5G裝置催生，4成5G專案在台測試

那麼，全球最關注的5G呢？

其實早在2016年，高通已經在台灣設立了「Qualcomm Innovation Lab– Taiwan」，並持續增設5G儀器設備、建立無線測試環境，該實驗室現在「已具備完整5G測試能力」，並在上個月進行了首次的5G語音通話測試，定位為「協助台灣5G發展的關鍵角色」。

「全球四成以上與高通合作的5G專案，也在此實驗室進行測試。」官方表示，實驗室涵蓋6 GHz和毫米波（mmWave）等關鍵頻譜波段，高通資深工程副總裁暨4G/5G部門總經理Durga Malladi指出，實驗室已經和好幾個台灣合作商，陸續進行通訊協定、射頻晶片（RF）、散熱和電源管理測試。最重要目的之一，是加速台灣合作廠商推出搭載高通5G晶片和技術的終端裝置。

若單單看5G智慧型手機，資策會MIC指出其出貨量與上游供應鏈、手機品牌、電信業者，三者合作和各自布局狀況相關，以目前預估，電信網路多數將於2020年才開始商轉，即便手機品牌在2019年先陸續推出5G手機，但真正使用的地區仍有限。

而5G手機在初期製作成本高、技術也還待完善，預估換機潮將從2020年才會明顯開始，若再詳細以出貨量預估，2019年5G智慧型手機預計可達420萬台、2022年則成長至3.1億台，至於初期主要頻段，則是中頻Sub-6GHz。

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。