解決剛果採鈷童工問題,福特、LG從區塊鏈找解方
解決剛果採鈷童工問題,福特、LG從區塊鏈找解方
2019.01.18 | IBM

汽車電動化已經成為未來的發展趨勢,再加上大量不斷推陳出新的電子產品,電池在全球的需求持續上揚,而「鈷(Cobalt)」就是生產鋰電池的關鍵原料,但許多生產鈷礦的礦場都有雇用童工的情況。為了解決這項問題,IBM 推出以區塊鏈技術為基礎的「鈷供應鏈」追蹤計畫,與汽車製造商福特(Ford)及LG化學攜手,透過科技的力量瓦解礦場雇用童工的問題。

宛如現代石油,「鈷」為什麼重要?

首先我們必須了解這項化學元素背後的龐大利益,鈷(Cobalt)是生產鋰電池的關鍵原料,目前的鋰電池大致有「鎳鈷鎂」、「鎳鈷鋁」兩種組成形式,幾乎可以說是現代石油,「鈷」之所以重要,是因為具有穩定物質、增加能量密度的特性,能夠確保電池壽命以及充電速度,因此短期內電池產業都無法棄「鈷」而不用。

根據加拿大第一鈷業(First Cobalt )計算,目前全球每年有超過50%的鈷產量用於鋰電池,預計2020年比重將超過60%,而全球三分之二的「鈷」都來自非洲的剛果共和國,然而剛果因為雇用童工採礦而惡名昭彰,過去時常引起國際人權組織的關注。

鈷
全球三分之二的「鈷」都來自非洲的剛果共和國,然而剛果因為雇用童工採礦而惡名昭彰。
圖/ shutterstock

根據國際特赦組織在2016年所公布的報告,蘋果、三星在中國的供應商都向雇用童工的礦場採購鈷礦,顯然對於童工保障不夠周全。2017年蘋果首度公開旗下產品使用的鈷礦來源,表示雇用童工的的礦場需要「保護措施完善」才會重啟合作,確保所有礦場都能保障員工的基本安全,避免公司形象沾染血汗惡名。

IBM區塊鏈技術,讓產業鏈流程透明化

鈷礦從開採到被製成電池,會經過一連串的流程。以福特電動車使用的電池為例,從剛果礦場被開採出來的鈷,首先會被運往中國精煉,接著會到韓國的電池廠製程電池,最後運到美國福特的汽車工廠組裝,整趟流程需要歷經五個月。不過各產業鏈的資訊流通並不透明,過去的作法幾乎難以追蹤。

為確保鈷礦來源,IBM 宣布要用區塊鏈技術,來管理採礦和金屬產業的供應鏈。這套系統會以IBM 區塊鏈平台為基礎,搭配Linux Foundation 的 Hyperledger Fabric ,以分散式帳本讓供應鏈資訊數位化,讓產業鏈中所有的參與者,都可以查閱、紀錄鈷礦的每一個歷程,確保來源符合經濟合作暨發展組織(OECD)標準。

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IBM 宣布要用區塊鏈技術,來管理採礦和金屬產業的供應鏈。
圖/ shutterstock

IBM目前跟福特汽車、韓國 LG 化學以及中國華友鈷業合作,IBM表示,未來這套平台還可以用來追蹤不同的金屬,預計在今年年中會展開測試。

確保資訊正確無虞,IBM怎麼做?

許多產業、公司都說要用區塊鏈技術,讓流程公開透明且無法被竄改,不過一個根本的問題,是必須確保輸入區塊鏈平台上的資訊正確無虞。

IBM表示,他們的合作伙伴英國顧問公司RCS Global,過去很長一段時間都負責監控非洲金屬礦山的採礦流程,他們會派員工到現場,只要開採過程合法,就會在礦石袋貼上條碼標籤註記,就能了解鈷礦是來自哪個礦場,以及開採過程是否有爭議。一旦被發現有非法童工狀況,就會被註記在系統中,RCS Global總部便會收到警告,並通知相關合作的出口商。

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區塊鏈平台上的資料,除了可以讓供應鏈中參與的相關廠商查閱,也可以提供外部的非營利組織、監管單位、政府檢視。
圖/ shutterstock

在放置完監控條碼後,RCS Global的工作人員就不需要一直守在現場,會由合作的礦廠人員負責將資料與條碼上傳到雲端,存在分散式帳本中,每個在現場負責監控的工作人員都會負責一個節點(node),之後會由RCS Global總部的人員負責審核資料,審核報告則會存在鏈下的IBM伺服器中。這些存在區塊鏈上的資料,除了可以讓供應鏈中參與的相關廠商查閱,也可以提供外部的非營利組織、監管單位、政府檢視。

拚落地應用,積極布局供應鏈溯源

IBM將區塊鏈應用在供應鏈溯源已有許多經驗,像是去年(2018)IBM與船運公司快桅(Maersk),共同開發一套區塊鏈船運資料交換系統TradeLens,將全球船運資料數位化。

以區塊鏈為基礎開發的TradeLens,利用區塊鏈容易回溯追蹤的特性,讓全球船運公司、貿易公司,都能透過這套系統掌握包括目前位置、預計抵達時間、海關文件等運輸資料,過去一年已經獲得94個公司組織參與,預估可以因此節省15%的物流成本。

IBM blockchain
跟沃爾瑪合作的蔬果供應商,都會在IBM Food Trust框架下合作,區塊鏈上的每一個節點,就代表一個正在輸送蔬菜的實體,只要一查就可以知道來自那個產地或農夫。
圖/ IBM

此外也與零售巨頭沃爾瑪(Walmart)合作,要求旗下所有的山姆會員店(Sam's),以及沃爾瑪超市的蔬果供應商,通通要在2019年九月前採用IBM開發的分散式帳本,並將資料上傳區塊鏈,區塊鏈上的每一個節點,代表一個正在輸送蔬菜的實體,只要一查就可以知道來自那個產地或農夫對所有食品的即時追蹤,來應對各種食品安全問題。

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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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