迎接雙11，阿里巴巴派出700個小藍人應戰|數位時代 BusinessNext

700個「小藍人」全力迎戰

去年（2017）的雙11創下了250億美元的銷售金額，整體的包裹數量高達13.8億件，比前一年增加26.8%，這幾個關鍵數字年年都在提高，對於物流、快遞業者來說，面臨的挑戰只會更加嚴峻。

像是阿里巴巴擁有51%股份的物流公司菜鳥網絡（Cainiao），去年就處理了超過8億份的包裹，今年預估數量會超過十億。阿里巴巴主席馬雲曾在今年的全球智慧物流峰會上談到，要協助菜鳥網絡發展智慧物流網絡，達到中國境內24小時到貨、全球包裹72小時必達的目標。

要達到這樣的速度，光是靠傳統物流的方法是無法達成的，最近菜鳥網絡在無錫的一座工廠中，導入了700個藍色物流機器人，這些機器人上頭會頂著三層貨架前行，能負責取貨、移動貨架、裝貨，還會聰明地避開彼此及自己充電。

在傳統的物流倉庫中，都是人拉著貨車在倉庫內尋找商品，不僅效率差還非常耗體力，而這款藍色機器人是採用「車到人」的方式揀貨。簡單來說，系統會根據每件商品的大小、重量選定相對應的紙箱，以及判斷是否需要分拆成多個紙箱出貨，接著機器人會把揀貨車送到貨架前，抵達時貨架會亮起紅燈提醒揀貨員，將對應的商品放入紙箱中，最後就能直接直接打包出貨，省下很多時間。

菜鳥網絡：最終物流倉庫將完全自動化

菜鳥網絡副總裁王文彬表示，這座位於無錫的倉庫，是中國最大的機器人倉庫，「自動化絕對是物流業的未來，雖然未來人們會與物流機器人一起工作，但最終物流倉庫將會完全邁向自動化。」

無人物流工廠已經是產業趨勢，像是最近Uniqlo在位於東京的倉庫導入一套自動化系統，由機器來負責服裝品管、分貨的工作，這座「機器人倉庫」目前已經減少了90%的人力，還可以24小時持續不間斷地運作；此外，去年年初，亞馬遜在全美20個物流中心導入4.5萬個Kiva機器人，專門負責搬運貨架等工作。

不過王文彬表示，目前公司仍在投資階段，尚未營利，「我們現在的首要任務是繼續投資，並沒有明確的盈利計劃。」他認為：「現在重點是要為物流自動化，建立整體基礎設施，因此營利不會是我們的首要目標，未來希望建立更好的物流設施，提供優質的客戶體驗。」

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。