台灣大新總座林之晨拋「超5G策略」，打破電信業零和競爭|數位時代 BusinessNext

盼整合momo、AppWork、凱擘資源，台灣大要推「垂直」服務

4月1日正式接下總經理重擔，林之晨2日舉辦媒體說明會，提出「超5G策略」，希望整合旗下影音及有線電視公司「凱擘」、電商網站momo以及AppWorks等企業，並結合台灣大集團的數據資源——超過700多萬用戶、近800家通路門市，打造多樣化服務。

超5G是什麼？他解釋，超5G包含：Gift（數據天賦）、Group（集團資源）、Grit（意志力）、Green（永續企業）、GESA（大東南亞）等五大面向，意指台灣大希望在未來10到15年內，能開發出電信本業以外的成長曲線，成為一間科技公司，並把經營市場從台灣拉大到東南亞，提升公司市值到1,000億美元。

「電信業者提供4G服務的同質性太高，在未來消費者在乎的是個人化服務。」林之晨舉例，他自己是NBA鐵粉，如果能有一套透過VR裝置觀看球場各個角度的服務，即便是兩千元，他可能也願意買單。過去電信業者多只能賺連網財，但未來，或許可以提供一整套的VR硬體、觀賞平台和解決方案給消費者，這就是4G服務與5G服務的最大差異。

他認為，「4G的商業模式會從1399元上網吃到飽、降到999元，甚至599、499元，跟電信業者只提供連網的服務有關，因為都是上網，沒有太多差異，消費者自然會追求便宜價格，這是產業必經的過程。」

因此，林之晨心中的超5G，是希望帶給消費者更多垂直性服務，而他目前兼任的之初創投（AppWorks）董事長身分，就會擔任關鍵角色。

「以顧問身分加入台灣大一個多月時間，目前推動大概六、七個新創合作案。」林之晨解釋，AppWorks目前有328家活躍新創公司，過去幫助團隊在0到1之間摸索，會需要一到三年時間找出可擴張的商業模式，一旦有了近億營業額、百萬用戶基礎，就很適合跟台灣大這樣的企業合作，持續擴大規模。目前，台灣大與之初創投也正在討論如何透過「投資」合作，但仍需要一季時間確定架構。

純電信業難生存，林之晨盼同業攜手合作

只不過，電信業轉型已是兵家必爭之地，遠傳電信喊出三到五年內讓新營收占比成長至20%；中華電信董事長鄭優也下強心針，宣示2018年後，營收一定會持續向上，至2021年徹底轉型。但問題仍在5G商業模式不明朗，大家都在摸索如何過河，提出「好服務」沒想像容易。

但台灣大手握momo電商優勢，2018年零售貢獻營收約420億元，已經占整體合併營收的35%左右，這盤轉型棋局，初步有了好開始，對林之晨而言，已經是公司的第二成長曲線。

林之晨說，第一步除了會強化數據分析的應用，加倍了解消費者，提供momo與台灣大哥大用戶更多個人化商品；其次，會思考是否有機會像亞馬遜（Amazon）一樣，透過生態系架構出獨立服務，「Amazon Prime會員能有免費快速到貨，觀賞OTT的帳號，或許往來想要有4G門號，也不見得一定要找電信商。」

「我覺得所有人都不是競爭對手。」林之晨認為，若想要提供更多垂直服務，業者之間的關係不能只有零和，以台灣大旗下MyVideo為例，不見得一定要和其他OTT業者鬥法，而是可以考慮獨家播映後聯播等方式；另一案例，則是台灣大和遠傳共同投資Line Bank，瞄準數位金融商機。

他笑說，自己非電信背景這件事，確實受到很多質疑，但過去的軟體經驗，其實很適合用在電信公司裡，請大家給他一些時間。「如果什麼都不改變，也許10年內，台灣市場只會有一到兩家業者活下來，也不一定。」

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。