長眠火星！14年任務終結，NASA宣布火星探測車機會號失聯|數位時代 BusinessNext

長眠火星！14年任務終結，NASA宣布火星探測車機會號失聯

火星探測車機會號在去年六月與NASA失聯，經過800多次的聯繫嘗試後，NASA與負責火星探測車計畫的噴射推進實驗室於昨日（2/13）宣布機會號的任務結束。

敵不過行星級沙塵暴，機會號14年任務告終

去年六月，一場星球等級的巨大沙塵暴席捲火星，時長長達兩個月。雖然過去機會號也曾經歷數場沙塵暴，但每次都及時有風把遮蔽在太陽能板上的沙塵吹掉。但這次太陽能板被阻隔太久，導致基本運作失能。

在六月失聯後，NASA在去年九月透過環繞火星的探測衛星定位了機會號的位置，並嘗試以各種方式喚醒休眠的機會號。其實，即便機會號的記憶體已被清空、零件碰撞受損，但只要能夠訊號能夠連接上，就有可能透過遠端更新讓機會號復活。可惜事與願違。

發現液態水跡象，革新世人對火星的認知

機會號與其姊妹號精神號（Spirit），於2004年降落在火星的不同區域。兩輛車都只有一台高爾夫球車的大小，配有各式相機與光譜儀器來分析當地岩層的成分、結構與形成原因。根據初始計畫，兩輛車的任務時長都只有90天，每天行進40公尺，欲探測約一公里左右的範圍，但後來兩輛車的執行期都大幅超越這項預期。

精神號在2011年任務結束，任務總長7年、行進了約7.7公里。而機會號則執行了14年、走了45公里。透過它們的探測結果，科學家們得到了許多新知，其中最重要的發現之一，便是了解火星不只有水，還曾經有過可以孕育生命的液態水。

激勵大眾探索火星熱忱，機會號的精神將持續下去

火星探測車任務正式結束，任務負責團隊噴射推進實驗室（Jet Propulsion Laboratory，JPL）的負責人Michael Watkins感性地表示：「機會號與精神號激勵了人們探索火星的熱忱，而這項任務所傳遞出的動能，對大眾來說更是充滿了渲染力。」

不過，機會號的終結並不會中斷火星的探索。2012年登陸的好奇號（Curiosity）仍在火星上漫遊，去年11月才抵達火星的固定式探測機洞察號（InSight），也已在火星表面上佈置好了它的小小實驗室。2020年還有另外兩輛探測車即將前往火星，寂靜了上億年的星球，正迎來它最熱鬧的一段日子。

社群媒體上充滿了對機會號的哀悼，但不同於在2017年殞落於土星的卡西尼（Cassini）號，或許有那麼一天，當人們終於踏上那顆遙遠星球時，我們會找回機會號與精神號，在火星上的博物館和它們致上誠摯的謝意。

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。