理科人有錢途,文科生好薪酸?科技龍頭沒說的事:Facebook前身是藝術網站、沒有書法課就沒有iPhone!
理科人有錢途,文科生好薪酸?科技龍頭沒說的事:Facebook前身是藝術網站、沒有書法課就沒有iPhone!

本文摘自《書呆與阿宅》,寶鼎出版

我第一次聽到「文科人」(Fuzzy)與「理科人」(Techie)這兩個詞,是我在史丹佛大學求學的時候。大家暱稱那些主修人文學科或社會科學的學生為文科人,主修工程或電腦科學的學生則是理科人。反觀史丹佛大學自許為技術創新領導中樞的傳統,把人文科系的學生稱為文科人是顯得有點輕佻,然而這未曾動搖學生選填人文課程的意願,主要就是因為這間大學鼓勵通才教育,教授們堅信廣泛接觸各種學科,必能為將來的成就鋪路。

比爾·蓋茲曾呼籲「刪減人文教育補助金」

我在史丹佛大學所受的教育讓我體悟到,跟那些校園裡處處可見的理科人所學到的技能比起來,步入社會的我擁有的是一種對當今科技經濟來說同等重要的互補性能力,絕非可有可無。我那一屆的畢業典禮演講人是賈伯斯(Steve Jobs),他在演說中提到一句很出名的話:「保持渴求,愚傻向前。」(Stay hungry. Stay foolish.)賈伯斯也提及人文與社會科學是創造卓越產品的要素,還說了「光靠科技是不夠的——唯有科技與人文結合並融入人性,才能結出讓心靈高歌的美妙果實」這些話。

媒體的大量報導再加上近來一些書籍紛紛提出警示,認為科技創新大行其道,促成自動化領域出現諸如自動駕駛汽車和居家智慧機器人之類的重大突破,進而威脅到人類的就業機會。我們如今正處於麻省理工學院經濟學家艾瑞克.布林優夫森(Erik Brynjolfsson)和安德魯.麥克菲(Andrew McAfee)所謂的「第二次機器時代」初期,他們兩位在2014年的同名重量級著作當中提到這個概念。根據他們的說法,在這個新崛起的時代,能確保人類找到高薪工作的就業能力,當屬STEM領域的教育所訓練的技巧—STEM即科學(science)、技術(technology)、工程(engineering)和數學(math)的總稱。取得人文學科的文憑,被形容為未來勞工絕對負擔不起,同時也不切實際的浪費之舉。

看看小說讀讀詩,重溫古代哲學家你來我往的論辯,或者是鑽研法國革命史或某個遠方小島的社會文化,這些聽起來實在不大可能讓你在當今偏科技取向的經濟環境中覓得待遇不錯的工作,未來想必更不可能,他們的論點不外乎如此。微軟(Microsoft)創辦人比爾.蓋茲(Bill Gates)在全美州長協會(National Governors Asso¬ciation)的一場演講引起了騷動,他說州政府應該刪減對人文教育的補助金,把經費集中投入STEM領域的高等教育,因為該領域所傳授的技能才有辦法幫學生在將來找到高待遇工作。昇陽電腦(Sun Microsystems)共同創辦人,同時也是億萬大富豪的維諾德.柯斯拉(Vinod Khosla),是當今首屈一指的創投資本家,專門投資科技新創公司,他更是直言:「人文學科現在教的東西,跟未來沒有多大關係。」打造搜尋引擎Netscape 的軟體先驅、同時也是矽谷創投資本家的馬克.安德森(Marc Andreessen)則語帶嘲諷地說,比起科學和技術這些「硬技能」,那些在大學學習人文「軟技能」的學生,「最後大概只能去賣鞋」。

人文教育的軟技能:批判、思考、邏輯

雖說主修電腦科學未必是置身第二次機器時代的必要條件,但人文領域的畢業生究竟具備哪些特殊技能,可貢獻於此嶄新的世界呢?

人文、理工的論戰中還有一個疏漏之處,就是未能體察良好的人文教育其實可以傳授學生許多技能,這些技能不但有益於商業界,還能成為下一波突破性科技產品服務的創新樞紐。當然,也有不少人站出來大聲疾呼培養基本的思考與溝通能力非常重要,譬如批判性思考、邏輯論證和良好溝通技巧等等。法芮德.札卡瑞亞(Fareed Zakaria)在其2015 年的著作《捍衛人文教育》(In Defense of a Liberal Education)中特別強調「創意、問題解決、決策、提出有力論證和管理」等能力都是人文學科所傳授的,他本身就是最好的證明。然而,人文教育培養一般思考技巧的這番論述,卻又讓大家忽略了人文學科主修生之所以握有特別有利的條件,在現今和未來的創新之路上扮演領導角色的最重要因素。

人文社會科學其實是一個專門研究人性和群體及社會特性的學問,這是人文教育中一個始終遭到莫名忽視的面向。攻讀人文學科學位的學生,往往對研究人之所以為人的奧秘很有興趣,這包括了人類的行為和行為背後的原因等等。他們積極探索家庭以及學校和司法系統這類的公立機構是如何運作,又如何能運作得更良好,還有政府與經濟如何運作,或如何因運作不良而被拖累這種常見情形,也是他們的研究目標。學生從特定科目學習到大量知識,然後把這些知識應用到當今各種有待解決的各種重大議題上,並利用各種途徑進行分析和解決。

新時代最大有可為的創新契機,就是在各種層面上應用日新月異的科技力量,包括探索更理想的途徑來解決人類的問題,譬如社會功能不良和政治腐敗;尋覓改良兒童教育的方法;協助人們改掉不良行為,用更健康、更快樂的方式生活;改善職場環境;找出更有效的方法打擊貧窮;改良醫療保險制度,讓更多人負擔得起;促使政府更有擔當,扛起解決地方性議題到全球性事務的責任;以最適切的做法把聰明的智慧型機器導入職場,讓我們能夠做更多人類本身最擅長的事情,其餘工作就放手給機器去完成。員工若是受過扎實的人文教育訓練,就等於具備了朝上述目標邁進的穩固根基。

Facebook的誕生概念,來自心理學應用

科技創新最迫切的需求之一,便是為產品和服務注入更多人味,讓產品服務更貼近人的需求及渴望。賈伯斯慧眼獨具,意識到這一點,他專心朝此方向發展,最後打造出全球最有價值的公司之一。

今後想要摘下成功果實的創業人士和公司,都必須以他馬首是瞻,在創造產品和服務時從各方面去思索,如何善用新技術讓產品和服務更人性化。具體來說,賈伯斯是利用了人文學科在設計上的洞見。Macintosh是世上第一台可以讓使用者選擇漂亮字型的電腦,會有此功能的出現,可以說源自於賈伯斯在奧勒岡州波特蘭里德學院上書法課時學會欣賞字體之美的關係。他在對史丹佛大學畢業生演講時,把字型形容為「一種科學捕捉不到,既美麗、富歷史感又妙不可言的藝術」。

其他還有很多人文學科都對科技界的創新貢獻良多,像心理學系就有助於打造出更契合人類情感與思考方式的產品。Facebook的爆紅就完全體現了專精「人性因素」如何能為新產品、程式和服務的設計帶來革新。大家都知道,馬克.祖克柏(Mark Zuckerberg)是寫程式快手,但由於不善社交,在人際關係上吃了不少苦頭。不過很少人注意到,他是菲利普艾斯特中學的文科生,這是一間採行「哈尼克斯圓桌」(Harkness tables)教學法的學校,課堂上以問答型討論為主,而不是老師台上講,學生台下聽。

之後祖克柏進入哈佛學院,又熱衷於學習拉丁文和希臘文,他甚至在藝術歷史這門課的期末考拿下高分,就因為他架設了網站,將200件藝術作品放在上面展示,讓同學可以針對作品重要性寫下評論,而該網站堪稱是眾人皆可參與的學習平台前身。跟姐姐蘭蒂(Randi Zuckerberg)一樣念心理學的祖克柏,他把人天生渴望與他人連結的心理學洞見,應用在Facebook的設計當中。祖克柏之所以能成為Facebook早期發展的開拓先鋒,當然是因為他寫程式的功力一流,不過Facebook的人性心理學部分,也多虧他的耕耘。

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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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