智慧手錶嗶進捷運站，悠遊卡董座陳亭如的穿戴支付練習曲|數位時代 BusinessNext

智慧手錶嗶進捷運站，悠遊卡董座陳亭如的穿戴支付練習曲

Garmin本周宣布與悠遊卡合作，推出第一支內建悠遊卡的「Vivo Life悠遊智慧腕錶」。悠遊卡董事長陳亭如，也跟《數位時代》分享對於穿戴式支付的看法。

第一款內建悠遊卡智慧手錶誕生，主打即時資訊查詢

事實上，Garmin在去年就曾推出支援票證與信用卡支付的行動支付平台Garmin Pay，繼先前與一卡通合作後，本周宣布與悠遊卡合作，推出全台第一款內建悠遊卡的「Vivo Life悠遊智慧腕錶」。

用戶本身不需要悠遊卡，Vivo Life本身就會內建一張虛擬卡片，悠遊卡董事長陳亭如表示，可以選擇到一般機台加值，或是綁訂銀行帳戶。與傳統卡片不同的是，用戶可以直接在錶面查詢餘額，也能查看近期消費紀錄。

Vivo Life除了可以用悠遊卡消費，也能使用內建的Garmin Pay，目前Garmin Pay支援超過7家銀行的信用卡，Garmin亞太區行銷協理林孟垣分享，使用Garmin穿戴裝置的使用者中，活躍使用Garmin Pay支付功能的人數達50%以上，「年齡層主要集中在21歲至40歲用戶。」

別於市面上的悠遊卡手環或其他載具，Vivo Life的強項，是能即時查詢消費資訊，將悠遊卡完整地內建在智慧錶中。

談穿戴裝置合作，陳亭如：看市場需求

以台灣目前非現金支付市場的發展來觀察，電子票證是普及率、使用頻率最高的方式，尤其在交通票券領域更擁有89.8%市占率。自從去年陳亭如接下悠遊卡總經理一職後（今年一月出任董事長），就積極推動數位化創新。

陳亭如回憶，自從開始跟Samsung Pay合作虛擬「空中下卡（指發虛擬卡）」功能後，就有許多潛在合作對象來接觸。針對穿戴式裝置市場，陳亭如秀了她掛在耳朵上的悠遊卡耳環，「 本來是鑰匙圈，我把它改成耳環；你想穿什麼在身上，我就會去發展。 」

透過耳環，陳亭如想說的是，只要有市場、有需求，任何穿戴的載具都有合作可能，但她也認為，發展創新的路上，行動化、數位化並非唯一的答案，必須兼顧各方需求，「不是每個人都希望穿戴裝置有支付功能，有些人想結合，有些人不想，就要給他選擇。」

陳亭如認為，背後的關鍵還是便利性，智慧手錶、手環的介面比較小，不一定適合所有用戶，先前與三星合作的空中下卡策略，也讓悠遊卡累積越來越多的技術跟經驗值，等同替悠遊卡開啟串接更多合作可能的一扇窗，「只是下卡的策略、成本必須考量。」

未來Apple Watch是否有導入悠遊卡的可能，陳亭如表示，跟iPhone一樣，現階段規格並不相容，也是未來努力的目標。對於近期外界相當關心悠遊卡跟蘋果產品合作的可能，陳亭如坦言，還是要尊重合作夥伴的意願考量。

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。