鴻海推9人決策小組、科技業瘋雙首長，施振榮：因為台灣缺人才|數位時代 BusinessNext

鴻海推9人決策小組、科技業瘋雙首長，施振榮：因為台灣缺人才

6兆元營收科技巨艦，交棒要靠9人決策共治，對於台灣科技業風行的雙首長制度，宏碁創辦人施振榮說認為，這是因為台灣人才不夠。

共治，因為台灣缺人才？

對於駕駛一艘總合併營收破6兆元的超級航母，是否真需要多人共治？宏碁創辦人施振榮11日表示，台灣市場跟美國不一樣，「因為我們人才庫不夠。」

為什麼這麼說？施振榮這句話並不是指台灣人才無法獨當一面，他解釋，這是因為：每一個企業集團都不能讓人才流失，所以要替他們找舞台，把他們留住，給他們舞台表現。

「否則一升遷，（沒升到的）人才就走了。」施振榮說，美國IBM跟GE都有案例，有升遷後人才出走的故事，但美國企業對此覺得無所謂，因為美國市場人才很多。

外商來台擴編是高薪陷阱？施：拿掉保護思維

談到人才，近期台灣廣受Google、Microsoft（微軟）等大廠青睞，美商來台設立研發中心廣徵人才，業界也開始憂心反造成台灣工程師高收入陷阱，限制這群精英創業動機，讓台灣變成離岸研發島。

不過看過40多年台灣科技興衰史，對於這種憂慮，施振榮認為「是正常發展過程，台灣要跟國際搶資源，台灣不能怕人才外流，這是整體自由經濟的合理擴張，『要保護』的思維是要淘汰的。」

他舉40年前研究所畢業剛開始工作時，他月薪7,000元台幣，他的老闆有美商拿著200美元月薪來請，相當於8,000元台幣，這薪水對當時的美國很便宜，對台灣則很貴。

「他（外商）幫我們訓練人，」施振榮說，現在台灣電子業就靠這批人，先在外商工作後再出來創業打造。「非常謝謝，拿他們（外商）比較高的薪水，訓練我們的人才，薪水高，也都是台灣的GDP，人才都在台灣。」施振榮這樣做了結論。

對於人才或將耽溺於高薪喪失創業鬥志，施振榮說，在外商工作得到新的know how，美國企業幫忙訓練台灣的R&D，這些工程師不會一輩子待在外商，三年、五年就一定會「衣錦要還鄉。」

施振榮說，「等他們做好，自己就會想出來創業，」而對台灣本土企業流失人才，導致人才失衡，他則直言：就要想辦法升級，外商來台提高台灣科技業薪資也是好事。

台灣分紅機制好，施振榮讚台積電與聯發科

對於台灣研發人才扮演的國際價值鏈角色不夠核心，施振榮說，心態一定要開放，想一想外商為何要到台灣來？40幾年前，研究所畢業拿200美元月薪，對台灣而言是高薪，但對美國是低薪，台灣半導體或宏碁之所以能存在，都是因為低薪。

他指出，但剛開始低才有優勢，所以才要創業，要合起來創造價值，而成本競爭力就是優勢，歐美成本高，就打不過，等創業勝利再來分紅，但分紅後，總薪值不會比國外差。

施振榮說，台灣現在的分紅機制是世界最好的，高科技業尤其更是，好的公司如台積電或聯發科分紅都不比美國差。

而對鴻海宣佈調薪7%，施振榮說，實際上科技業每年都平均保持2~3%調薪幅度，當年科技業除調薪，還有物價指數調整，所以是每年調兩個指數，分開調，調升薪水是生產力提高，物價指數則是因為員工採購力下滑，所以也調，但現在因為台灣物價沒上漲，也就沒有調。

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。