知名女同志交友軟體資料未加密，上百萬用戶私隱被看光|數位時代 BusinessNext

知名女同志交友軟體資料未加密，上百萬用戶私隱被看光

中國同志交友軟體近來在個資方面引來許多爭議。除熱拉被揭露伺服器未加密以外，由中資收購的Grindr也在個資安全上引起美國政府關注。

熱拉伺服器未加密，私密個資全曝光

這項資安漏洞是由非營利組織GDI Foundation的研究員Victor Gevers所發現。他表示熱拉的資料庫從去年6月起就已暴露在未加密的風險下。資料庫內的每一筆個人資料都包含用戶的暱稱、生日、身高體重、族群、以及性傾向與喜好，而部分提供位置讀取的用戶，連所在地理位置也流出。資料庫內還記錄超過2億個動態更新，其中包含一些私密的個人資料。

中國在1997年將同志除罪化後，社會對LGBTQ+的接受風氣雖有進步，但進展的速度卻相對緩慢。Gevers表示：「由於中國沒有反性傾向歧視法，因此這項資安風險對這500多萬的LGBTQ+用戶來說是一件相當危險的事。」 針對此事，熱拉發言人表示目前資料庫已完成加密。

這不是第一次熱拉引發眾議。在2017年5月，熱拉無預警遭下架，耗時一年後才恢復。外界稱這是來自中國政府的壓力，不過政府方面對此否認，表示並不知情。但另一個知名同志交友軟體Zank也曾於2017年4月被禁，遭控違反政府法規、宣傳色情內容。

同志軟體Grindr意外捲入中美貿易戰

另一項知名同志交友軟體Grindr，也因個資安全問題引發關注。原本由美國廠商開發的Grindr，去年被中國遊戲及科技公司昆侖萬維買下，引來美國海外投資委員會（CFIUS）的關注。根據Reuters報導，CFIUS已通知昆侖萬維，表示其併購Grindr一事對美國造成資安威脅。雖然CFIUS並未明列詳細原因，但外界認為在中美貿易戰的影響下，這項決定顯示美國政府對中資掌握用戶個資的擔憂。

知情人士表示，昆侖萬維在2016年及2018年分批透過兩次交易收購Grindr，而這兩次交易都未經過CFIUS的審查。美國參議員Edward Markey及Richard Blumenthal表示，政府應該為涉及敏感個資的外資收購案劃分出明確的界線。

美國政府近年來逐步加強對App開發者在個資安全防護上進行審查，擔心重要人物如軍方及政府官員的資料遭竊。而Grindr上的資訊則更加敏感，除了用戶的地理位置、私訊、性傾向甚至連HIV的感染資訊都有紀錄。目前昆侖萬維已停止原本為Grindr準備IPO的計畫，並透過投資銀行希望將Grindr轉賣回美國的公司。

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。