美光攻第二代3D Xpoint記憶體，採「守株待兔」策略較勁Intel|數位時代 BusinessNext

美光攻第二代3D Xpoint記憶體，採「守株待兔」策略較勁Intel

三星、Intel、海力士與美光等記憶體商紛紛投入新型態的MRAM、PRAM和RRAM記憶體上，而3D Xpoint則歸類在PRAM中，此技術由Intel和美光在2015年聯合推出，但兩家共同完成第二代3D Xpoint技術開發後將分道揚鑣。

AI時代催生的新型態記憶體：3D Xpoint

3D Xpoint是強調大量即時數據處理的高速運算時代下的產物。

拓墣產研指出進入高速運算時代，「記憶體技術演進速度出現跟不上系統效能演進速度，」如摩爾定律的極限限制、現有DRAM與CPU間的頻寬有限、SSD資料中心存儲的高速IOPS需求與物聯網需要低能耗、資料耐久度高、每次寫入或存儲的資料單位小等層面等都是催生新型態記憶體的重要原因。

Intel與美光共同開發，但Intel已推出相關產品

因此除了主流的DRAM與NAND Flash，三星、Intel、海力士與美光等記憶體廠商也紛紛投入在新型態（或稱次世代）的MRAM、PRAM和RRAM記憶體上，而3D Xpoint則歸類在PRAM中。此技術由Intel和美光在2015年聯合推出，兩家將在2019年共同完成第二代3D Xpoint技術開發後分道揚鑣各自開發。

3D Xpoint是一種非揮發性的記憶體，和主流非揮發性記憶體的NAND Flash相比，其讀寫速度相差1000倍（這是Intel宣稱，有不少實測數據指出並沒有相差這麼大）且使用壽命更長，和揮發性記憶體DRAM相比，其製造成本較為低廉，因此被視為補足DRAM與NAND Flash SSD差距的重要新產品。而Intel與美光都認為，此技術適合應用在雲端資料中心的Server SSD中。

美光延遲原因為何？

相較於Intel在3D Xpoint已經有Optane系列的SSD產品，美光在此技術發展較為緩慢，目前還沒有產品正式推出，在這次高峰會上，美光所有高階主管對於第二代3D Xpoint發展特點與細節都守口如瓶，目前仍無法拿美光產品與Intel產品比較。

而雲端資料中心業者是否會廣泛採用3D Xpoint Server SSD？

以高速運算與數據中心的需求來看，成本降低是首要任務，3D Xpoint雖然比DRAM便宜（Gartner曾指出價格約DRAM一半），但仍比NAND Flash貴上數倍。因此數據中心若考量到儲存成本，NAND Server SSD仍吸引人，3D Xpoint Server SSD價格還未達到大量採購的關鍵點。

加上機械式硬碟仍備受資料中心歡迎，資料中心尚未大量全面採用固態硬碟（Server SSD），因此外界推測美光目前認為2018年還不是推出相關產品的最好時機。

加上此技術是美光與Intel共同開發，雙方都握有關鍵技術，因此美光比Intel晚推出3D Xpoint系列產品，最大原因可能並非技術上，而是市場因素主導，以兩者不同的市場定位來看，此舉有「守株待兔」之策略意義。

迎接AI代理時代，中國信託3大策略重點加速金融轉型

中國信託金控自2018年起便系統性的推動AI應用，透過3大策略重點，全面深化AI於企業營運與金融服務的應用，展現其在AI創新實踐領域的領導地位。

台灣年度AI盛會「2025 AI TAIWAN未來商務展」日前圓滿落幕，展會期間同步登場的「2025 AI TAIWAN國際趨勢高峰論壇」也吸引來自產官學界的高度關注。副總統蕭美琴親臨現場致詞時指出，人工智慧正以前所未有的速度改變全球產業版圖，台灣正站在這場關鍵變革的十字路口，必須積極布局。

「我們已在硬體供應鏈上打造出一座堅固的山頭，接下來，台灣更要以AI與軟體應用為核心，開創下一座新高峰，讓台灣持續站穩世界舞台。」蕭美琴強調。

AI應用邁入「代理時代」，大量數位員工走進職場

目前，AI應用的發展已從單純的聊天問答與內容生成，邁入全新的「代理時代」。Google前台灣董事總經理簡立峰說明，所謂AI代理（AI Agent），不僅能理解與回答問題，更具備推理、規劃甚至執行任務的能力。像是特斯拉的無人計程車服務，或Amazon的倉儲與送貨機器人，都意味著AI不再只是螢幕中的語言模型，而是直接參與了人們的日常生活，甚至取代部分白領工作，成為職場上的虛擬同事，舉凡代理撰寫軟體程式碼、產出研究報告等任務，AI都能勝任。

受邀擔任主題演講嘉賓的中國信託金控資訊最高主管賈景光，對此趨勢也有相同見解。他預期，未來金融職場將迎來大量數位員工，AI角色亦將從過去的助理定位，躍升為具備博士班水準的專業夥伴，全面協助企業提升營運效率與生產力。

事實上，為了迎接這股變革浪潮，中國信託早在2018年便前瞻性地成立AI實驗室，積極借鏡國際金融業的成功經驗，推動各項AI專案。這項超前部署的策略，也讓中國信託成為台灣首家連續四年榮獲《Global Finance》雜誌「全球傑出金融創新實驗室」殊榮的金融機構，展現其在AI創新應用領域的領導地位。

中信AI發展策略的3大核心重點

進一步探究中國信託金控的AI應用發展策略，可以歸納出3大核心重點。

第一是採取「導入通用工具＋自建AI模型並行」的雙軌推動模式。目前市面上由科技大廠或新創企業提供的AI工具已相當成熟，如：語意搜索、摘要總結、內容生成等工具，只要確保符合資安與內控標準，即可快速導入與應用。此外，針對中信獨有的經營Know-how、產品知識、關鍵決策能力等核心競爭優勢，則透過自建AI模型的方式內化至系統中，藉此強化差異化競爭力，與通用工具形成有效互補。
第二為打造AI賦能的企業文化。賈景光強調，推動AI賦能，絕非單純的技術導入專案，而是一場全方位的企業文化變革，必須由高階主管帶頭學習與使用AI，再結合員工教育訓練、不定期內部應用成果與外部趨勢分享、建置學習資源庫、以及Prompt Engineering的技巧養成與實戰演練等方式，循序漸進，逐步型塑出AI賦能的企業文化。

尤其考量到「如何下正確指令」（Prompt Engineering）是AI效益最大化的關鍵，中國信託也將內部累積的指令設計技巧與應用實例，整理為知識庫，讓全體員工得以共同學習、快速上手，加速落實AI於日常工作中。目前，中國信託金控已經盤點出超過200個AI應用情境，協助員工有效提升40%至70%生產力。

第三則是鎖定關鍵應用場景、最大化AI導入成效。每個產業都有自己的關鍵議題，企業在導入AI時應回歸業務本質，從產業策略與關鍵流程出發，找出痛點並對症下藥，才能創造出AI應用的最大價值。

像中國信託便聚焦於優化客戶體驗、提昇內部效率與風險管理3大金融業核心議題，發展相關的AI應用，例如：智能客服已實現70%的客戶詢問可於1秒內快速回應、自主研發的AI模型能主動偵測並攔截可疑交易，2024年累計成功阻擋的詐騙金額已達8.4億元新台幣，為客戶資產安全提供有力保障。

隨著內部AI應用已小有所成，如今，中國信託正積極邁向產業共創階段，並響應金管會倡議成立的「金融科技產業聯盟」，擔任「金融科技應用研發工作圈」的首屆召集人。透過聯合學習、金流履歷、資料整合等方式，研發可以解決金融業共通性問題的AI相關應用，如 : 目前的首要任務是建構全國性金融同業防詐平台，以科技精準阻詐、達到守護民眾財產安全的目的。賈景光強調，唯有打破單打獨鬥，串聯產業力量，才能加速AI在金融業的落地與深化，進一步提升台灣在國際舞台上的AI應用實力，真正讓台灣的金融科技在全球發光發熱。