籲各媒體勿短視近利，《紐時》CEO：與蘋果合作無異養虎為患|數位時代 BusinessNext

不只利益分配因素，與蘋果合作無異於養虎為患

「我對於讓讀者習慣從別的地方收看我們新聞的想法，抱持非常謹慎的態度。」《紐約時報》執行長湯普森表示，「我們也擔心我們的新聞會和其他媒體業者龍蛇混雜。」

這位2012年上任的《紐約時報》執行長，對線上閱讀的拓展十分謹慎，他警告各家媒體，他們很可能將面對「新聞版Netflix」的崛起，陷入與傳統電視、電影業者相同的境地。與《紐約時報》抱持不同看法，據傳《華爾街日報》將於週一宣佈與蘋果的合作事宜。

湯普森話中隱含的意思是，儘管蘋果以增加內容曝光、吸引更多讀者為誘因，希望說服各家媒體加入新聞訂閱服務，但媒體們若首肯了蘋果的合作邀約，無異於養虎為患，很可能哺育出一頭在未來反噬自己的猛獸。

他進一步舉例，「如果我是美國電視台，我不會把節目通通交給Netflix。」先前報導指出，蘋果在契約中要求合作媒體提供所有內容的無限制閱覽權限，湯普森這番話便是對蘋果的回應。

當媒體需要仰賴其他平台曝光，等同變相削弱了對自產內容的控制力，也一併失去與消費者之間的連結，事實上，主流媒體拒絕入夥蘋果的其中一個原因，就是無法取得消費者資料。

呼籲勿重蹈電影產業覆轍

湯普森呼籲各家媒體不能短視近利，「即便Netflix給了你一大筆錢，但幫助Netflix建立龐大的用戶群體，讓他們每年有90億美元拿來製作原創內容，然後付給你的權利金越來越少⋯⋯這真的合理嗎？」

湯普森指的正是2007年好萊塢犯下的錯誤：貪圖Netflix開出的數十億美元電影授權費，間接促成這家串流媒體巨頭的崛起，為往後傳統影業的衰落埋下種子。

蘋果預計將以月費10美元的收費方式，推出這項全新的新聞訂閱服務，並從中抽取50%收入，相較之下，《紐約時報》自身的數位訂閱服務收費為每月15美元。湯普森透露，他們目前無意與任何平台，建立類似蘋果提出的合作關係。

儘管媒體常被說是夕陽產業，但《紐約時報》的發展仍舊蒸蒸日上，去年數位服務營收為7億美元，已經非常接近該公司設定於2020年達成的8億美元目標，同時第四季數位廣告營收也首度超過實體廣告營收，目前《紐約時報》旗下擁有1,550位記者，是這家媒體巨頭有史以來規模最為龐大的一刻。

儘管《紐約時報》不斷強調要將讀者留在自己的平台、產品上，他們先前也曾為社群平台Snapchat的Discover功能提供內容，藉此吸引年輕一代的讀者。湯普森表示，這些新興讀者將幫助紐約時報達成2025年擁有1千萬訂閱的目標。

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。