砸700億元，打造台灣DRAM製造中心對抗南韓！台最大外資美光如何抓住AI大商機？|數位時代 BusinessNext

10月中在美國舊金山漁人碼頭，美光舉辦40週年慶Micron Insight活動向全球媒體分享美光近期的策略發展。

美光與台灣關係密切：投資超過700億元，擴大徵才

美光是全球第三大記憶體製造商，僅次於三星與海力士，同時也是台灣最大外資。2016年美光與原本台塑集團旗下DRAM製造商華亞科合併，成為台灣最大外資，目前在桃園與台中設有晶圓廠，近期美光也在台中設立後段封裝測試廠，將台灣打造成一條龍DRAM製造中心，並且招聘近千名人才，力抗南韓。

今年美光擴大對台投資，根據經濟部所公布的外資投資數據，美光近期對台投資金額高達約758.06億元台幣，而美光的對台投資讓今年整體外資投資台灣由「負轉正」。

美光在此時大舉投資徵才，與AI時代的記憶體需求大爆發密不可分。

資料中心AI訓練需求大

以資料中心來說，AI訓練需要大量的DRAM與NAND需求，美光執行副總裁暨事業總監Sumit Sadana指出，作為「AI訓練」的伺服器其DRAM與NAND SSD的需求暴增，2021年一般功能的伺服器其容量需求為366G，但AI訓練用的伺服器將暴增至2.5T，是其6.8倍。

美光科技總裁暨執行長Sanjay Mehrotra指出，「記憶體應用的結構性變化，已經從單一PC與行動，走向資料中心、車用與機器學習等複雜又多元化的時代而且『客戶需求驅動』力量明顯。」

相比手機與PC，資料中心對於低延遲、高頻寬與低耗能的記憶體需求更為強烈。

面對這樣的結構性轉變，美光採取發展全面又謹慎的發展藍圖，美光技術開發執行副總裁Scott Deboer就指出，「對於現有的手機與PC等領域需求確保產能無虞，但另一方面也大膽投資研發新記憶體，順利度過記憶體需求的結構轉型時期。」

近期產品策略：DRAM與NAND走向3D立體堆疊

雖然現今DRAM主要營收來源為手機、PC與標準型伺服器，繪圖DRAM（GDDR）占比還不高，但隨著AI時代到來，資料中心採用GPU晶片，作爲搭配CPU異構計算訓練（Traning）之用，讓NVIDIA與AMD業者對於繪圖DRAM下單量大增。美光已經正式量產GDDR6記憶體，並且打入NVIDIA最新Turning架構的GPU RTX 20系列。

而在NAND SSD資料中心方面，美光推出業界第一個Quad-Level Cell（QLC）NAND SSD瞄準人工智慧、機器學習等領域。

中長期產品策略：次世代記憶體3D Xpoint

但現有藉由GDDR與QLC SSD等封裝技術革新就能滿足AI時代資料中心的需求嗎？

為了保有長期的競爭優勢，美光投資新世代的記憶體3D Xpoint，創造介於DRAM與DAND之間的產品型態。

美光運算與網路業務部門副總裁Tom Eby指出，由於3D Xpoint產品才剛推出，「還在研發初期，無法精準預測客戶對於新產品的需求有多大，」但他深信「就算這三種產品彼此之間有相互取代作用（如3D Xpoint吃掉部份DRAM市場），DRAM+NAND+3D Xpoint三者加總起來，可以一起把記憶體IC總體產值做大。」

有別於三星與海力士，產品組合最為完整

不過，在繪圖記憶體、高頻寬記憶體與次世代記憶體大數據與AI最為相關產品領域，美光都要面對三星、Intel與海力士的競爭，並非獨有技術，以技術推時程來看，美光並沒有走在競爭對手的前面，美光市占率也並非最大，但美光的產品組合卻是最為完整的。

美光科技總裁暨執行長Sanjay Mehrotra在會中強調，「美光和三星與海力士等記憶體競爭廠商最大不同點就是『Portfolio』。」因為這世界上僅有美光一家廠商能同時提供，DRAM混合記憶體立方體 (HMC)、 NAND 快閃記憶體、NOR快閃記憶體、固態儲存 (SSD)與相變記憶體 (PCM)的公司。

言下之意，滿足客戶的記憶體多樣性可選擇，以適應不同的人工智慧應用需求成美光強項。舉例來說，在自駕車領域為了實現自動駕駛汽車，無論是與感測器融合處理、路徑規劃相關的儲存子系統，還是與黑盒子相關的儲存子系統，各種記憶體和存放裝置，從固態硬碟(SSD)到NAND快閃記憶體、NOR快閃記憶體再到低功耗DRAM和GDDR6都發揮著重要作用。

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。