當自駕車走向開放平台，施振榮：台灣新創應把握機會當領頭羊|數位時代 BusinessNext

宏碁創辦人暨榮譽董事長施振榮表示，台日企業可以共同打造新的典範轉移，如興起的無人駕駛自動車，台灣可以扮演零組件或次系統的關鍵角色，他強調，未來新的商業模式，汽車業或醫療業不需自行製造硬體或軟體，而是思考如何提供專業解決方案。

自駕車零組件、次系統成台灣機會

施振榮30日出席「日經亞洲評論台北論壇」開幕演說，談台日如何合作，施振榮說，在新的典範轉移中，可以看到無人駕駛的自動車興起，而台灣可以在這個產業中扮演非常重要的角色，如提供零組件與次系統，在開放平台中扮演領頭羊角色。

他說，台灣可以提供生態平台，其次是提供零組件，包括看不見的軟體也是零組件一環，台灣新創可以發展這一塊。

施振榮說，未來的汽車製造廠不只是硬體製造公司，可以想到的模式是像蘋果公司（Apple）已成立研發團隊要打造自駕車，未來市場需要的是開放式平台，例如個人電腦、資通訊（ICT）產業都是開放式平台。

施振榮說，如今的汽車製造業還是比較封閉的，正逐漸轉變為開放式平台，未來各企業將有能力在自己國家生產或製造自駕車。而製造零組件會比製造整車有更好的獲利能力。

目前宏碁已經宣布與裕隆集團攜手，打造首輛國產準Level 4 等級自駕車，全力布局智慧交通領域。

施振榮舉例，現在日本的軟體銀行已經取得CPU（微處理器）授權業務（指併購ARM），但它本身並沒有製造任何晶片，卻擁有很好的獲利能力。

施振榮強調，這已經變成一種新的商業模式，例如醫療產業不見得要自行生產硬體或軟體，工業4.0也不只是製造業，而是探討工業4.0可以提供市場什麼專業服務。

無製造專業服務商模興起，成全新生態體系

施振榮建議，台灣跟日本可以一起合作，提供全方位的解決方案，促進數位轉型。對於大家都提到的人工智慧與物聯網，施振榮說他早在5年前就想到「智聯網」，也就是結合人工智慧與物聯網，打造新的生態體系，對亞洲而言是全新機會，開放生態中台灣就有機會成為領頭羊。

施振榮說，日本與台灣的合作關係，首先應該把重點放在美國、中國以外的地區，並建立新的生態體系，以服務更多人口的市場，這些市場需要新技術、新做法，台灣能夠與日本一起創造新的生態體系。

而什麼是新的生態體系？他指出，1980年代，日本在電腦、半導體是世界第一，當時美國與台灣合作，1983年宏碁用自有品牌推出第一台個人電腦，當時美國與歐洲都了解台灣有能力製造電腦。

1987年台積電展開晶圓代工事業，到了1991年台灣推動新的運動，當時哈佛評論提到，未來的半導體公司不需要晶圓，這是從台灣觀察到，專家所看到未來的半導體趨勢。

施振榮說，最厲害的半導體公司，除了英特爾和三星之外，都不需要製造半導體，可以由台灣協助生產，他也期待台灣和日本可以共同打造新的典範轉移。

台企業彈性高，日企業對技轉保守

施振榮表示，日本有核心競爭力，包括各種技術、品質、文化；而台灣優勢在於資通訊體系、創業精神、彈性，台灣人在速度、成本方面也有優勢。但他認為，能快速應對外在環境變化，日本或台灣仍有持續進步的空間。

他分析，日本的中小企業國際化經驗較少，台灣的中小企業國際化經驗較豐富，反觀日本原料多數來自日本國內，而日本企業也較不願意進行技術轉移。他舉例，1980年代宏碁想投資半導體，希望日本技術轉移到台灣，卻沒有成功。

後來宏碁投資面板，日本企業也不願意轉移技術，最後是德州儀器的支持，或許德州儀器的技術也來自日本，宏碁曾派200人到日本取得德州儀器的技術。簡言之，日本較不願意技術轉移。

台灣的限制在於本地市場較小、缺乏國際品牌，台灣人也比較缺乏團隊合作的精神，因此宏碁希望在業界建立團隊合作精神，展現王道價值。

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。