Apple Watch訂單不甜了？得AI技術者得天下，廣達林百里在尾牙聊這兩件事|數位時代 BusinessNext

Apple Watch訂單不甜了？得AI技術者得天下，廣達林百里在尾牙聊這兩件事

Apple Watch訂單還甜不甜？廣達與仁寶的旺年會剛好連續兩日舉辦，市場關注焦點集中在訂單的挪移上，但廣達董事長林百里顯然早已將目光擺在前景更燦爛的AI醫療上，並透露了兩個訊息。

Apple Watch訂單甜不甜？現歧見

然而尾牙前一天，仁寶舉辦旺年會，才傳出今年將加速擴建重慶廠，大吃Apple Watch 4訂單消息，而這也將成為仁寶今年營收拚兆元的重要動能。由於廣達是Apple Watch最早的組裝廠，仁寶的高調，也透露廣達Apple Watch訂單銳減問題。

場景回到熱鬧滾滾的廣達尾牙宴上，林百里跟副董事長梁次震高舉光劍宣示前景未來正向，談話中傳遞了許多訊息，梁次震說，「前陣子聽到同業說今年要努力衝業績，廣達則追求是利潤，首先追求利潤，再來是業績。」

由於梁次震就是主導廣達爭取Apple Watch訂單的最高指導人，這番談話也意味Apple Watch訂單已經不如當年甜。

AI醫療將是廣達新利潤來源

廣達旺年會上，第二個傳遞的訊息，則是廣達的眼光已經望向更遠的AI醫療，且佈局已經到具體階段。

「廣達將在新產品新領域，創造新的利潤。」梁次震尾牙高喊「2019年是新產品元年」，似乎在向業界喊話，廣達將不會停在成熟產品線做困獸之鬥，要大力往前走，開拓新戰場。

廣達林百里更是在日前連發數篇文件，暢談AI醫療合作進度，除透露廣達成立醫療基金會（Quanta Medical Foundation；QMF），目標創建出一間理想的智慧醫院，他明確的指出廣達在AI醫療的具體想法，尤其是協助醫生看診及醫病關係上，著力最深。

林百里說，AI將會把醫師與病患都變聰明，第一步會先努力協助醫生變聰明，第二步才瞄準病人。看好「精準醫療」，林百里認為AI可以提供醫學更細的診斷與服務，如「語音追蹤伺服器」，能夠讓醫師用說的輸入病歷，不必埋首鍵盤，省下更多時間可以跟病患眼神交流及溝通，讓醫病關係更多一點溫度。

廣達也會在物聯網醫療、智慧醫院、醫療雲端、醫療產品、人工智慧醫療加強佈局，其中物聯網醫療鎖定心血管疾病與胸腔醫學研究，智慧醫院則開發了Qoca 2.0與智慧病房監測系統；醫療雲端則有GPU伺服器與DNA儲存系統，醫療產品則有AR/VR應用。

不怕醫療巨頭，廣達有「多彈頭策略」

「我們是多彈頭，」梁次震說。廣達也積極跟新創合作，與哈佛醫學院醫師的新創Path AI合作AI病理學、給藥流程智慧化，另外與肺癌研究為主的Riverain也有接觸。學術單位除跟麻省理工學院（MIT）合作，現在也與哈佛及MIT的醫學工程研究所在心血管轉譯醫學領域互動。廣達也和科技部合作開發AI超級電腦臺灣杉2號，目前已經上線。

目前談到醫療，市場有三大巨頭奇異（GE)、飛利浦（Philips）、西門子（Siemens），但林百里說，廣達不怕這「GPS」，國際大廠有專業的技術，但廣達利用AI可以協助診斷分析、應對解決策略，提供的是更全面的智慧醫療服務。

「做硬體要找老公司，做軟體則要找新公司，」林百里說廣達將扮演人工智慧應用中，最好的硬體合作夥伴。廣達2016年起投入AI，將2018年定為人工智慧元年，有趣的是，對手仁寶尾牙不僅嗆聲已經是筆電代工一哥，更開始大談醫療產業佈局，這兩家筆電業的勁敵未來是否會在醫療領域重逢，也頗可留意。

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。