直擊貴陽數博會！華為無畏美封殺，展現5G技術自主信心|數位時代 BusinessNext

直擊貴陽數博會！華為無畏美封殺，展現5G技術自主信心

華為近一個月來成了中美貿易戰的關鍵戰局，多間技術授權企業暫停合作，自然也成為貴州數博會上的討論重點。在遭美國強力防堵下，中國業界瀰漫著如何的氣氛呢？

ARM暫停合作，中國工程院院士：華為擁有自主升級晶片能力

走進數博會展區，Google、Dell、騰訊、阿里巴巴等國際大廠雲集，但其中最受歡迎的，莫過於華為的展位。人們簇擁在館內，搶著看被玻璃罩隔絕起來的兩個重點晶片：一個是號稱有業界最強手機端AI運算功能的麒麟980、另一個是今年一月才推出的5G終端晶片巴龍5000。許多民眾好奇地丟出「鴻蒙什麼時候會推出？」、「ARM不合作了有什麼影響？」等問題，對華為未來走向十分關切。

對此，中國工程院院士鄔賀銓在以5G為主題的論壇上表示，雖然ARM不再提供華為技術支持，但他強調，已經授權的技術還是可以繼續使用，如華為已購買並獲得永久使用權的ARM V8架構。由於華為已經熟練地掌握ARM的設計以及架構的修改，所以華為要對V8進行自主升級是可行的。

「你不給我支持，我也能對這些EDA工具（電子設計自動化）進行不斷的完善。華為是擁有自主設計處理器的能力的，」鄔賀銓說。

華為遭技術授權封殺，但5G專利占比達2成

至於在推動5G建設方面，華為副總裁魯勇則顯得信心滿滿。他說，在5G標準專利部分，華為貢獻16000多件，占全球約20%，為全球排名第一。至於5G核心專利部分，魯勇強調說：「美國所有企業5G核心專利全部加起來，占比都不到15%，華為一間公司就有2,570件，超過了20%，」魯勇說。

北京郵電大學教授呂廷杰則呼應最近華為在技術授權上遇到的挫敗，強調5G連網的未來將會帶來大變革，Wifi技術將不敷使用，屆時萬物聯網的新互動情境，也能提供鴻蒙這樣開發中的操作系統壯大的機會。

呂廷杰以「路徑依賴」（Path dependence）的概念做為他論點的基礎。這個理論強調人們或企業一旦選擇一條路，慣性的力量會迫使你不斷往這條路走下去，使你難以抽身。呂廷杰舉例，過去我們桌電所使用的系統都是Windows，但微軟卻沒能跟上手機網路系統的趨勢，這就是一種路徑依賴。「這就是因為他沒辦法擺脫對Windows技術的依賴性，」他說。

當今手機系統上稱雄的是iOS與Android，但呂廷杰說，5G到來時，過去未曾想像過的應用都可能成真，並重新改變規則，因為iOS與Android都可能受路徑依賴所影響而錯失良機，鴻蒙也可能有拔得頭籌的機會。

呂廷杰認為，5G將在未來5到8年內滲透人們的生活，帶來一個完全不同的社會。由於5G的本質是無限的連結，所以將產生高價值的海量數據。「這會使社會效率變得更高，也會涉及更大的安全問題，這就是當前中美之爭的根源，」呂廷杰說。

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。