又是中國駭客搞鬼！8家知名電腦大廠遭「雲端跳躍」手法攻陷|數位時代 BusinessNext

「雲端跳躍」網攻來自中國，供應商客戶也難免遭難

遭駭客入侵的八家公司分別為IBM、富士通、慧與科技、印度塔塔諮詢服務公司（Tata Consultancy Services）、日本IT巨頭NTT Data、南非的Dimension Data、Computer Sciences Corporation以及慧與科技子公司DXC Technology。

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根據路透社報導，有八間全球主要的電腦服務供應商遭中國駭客入侵。整個攻擊的時程長達多年，最早的攻擊記錄可回朔到2010年。然而，受害者不只有這八家公司——就連他們的客戶也一併受到牽連。

圖／ r.classen via Shutterstock

美國政府發現，這些由許多不同的中國駭客組織發起的攻擊事件，背後與中國國家安全部有密切關聯。駭客們潛入這些提供雲端及網路服務的廠商，並將它們作為跳板潛入其客戶的網路裡，竊取大量商業及政府機密。

此舉為中國經濟的利益爭取更多的籌碼，這系列的駭客攻擊被稱作「雲端跳躍」（Cloud Hopper）。其中一個遇襲的公司，正是目前與中國在5G基礎建設上競爭的瑞典愛立信（Ericsson）。中國駭客透過慧與科技的雲端服務潛進愛立信的系統，並在2014到2017年間對愛立信進行5次攻擊。

美國國家安全局資深顧問羅伯・喬伊斯（Rob Joyce）說：「我們面對的是相當強大的敵手，他們擅於借力使力，令人難以防禦。」

用釣魚郵件進入服務端，囂張駭客留「到此一遊」

這些「雲端跳躍者」是怎麼進行攻擊的呢？首先，他們會以「魚叉式網路釣魚」（spear phishing）鎖定攻擊目標，假冒公司名義透過電子郵件發信給對方並附帶有惡意木馬程式的檔案，同時騙取他們的帳號密碼。

之後，駭客會建立起內部網路的地圖，並試圖找到有連結到客戶網絡權限的系統管理員。從那裡，駭客就可登入客戶的網路，再次建立網域地圖並搜尋機密資料。找到駭客會把對資料進行加密，順利竊取成功。

調查人員並發現，這些駭客在得到機密資料以後，還會在程式碼內留下類似「到此一遊」的紀錄，有時甚至是一些咒罵與諷刺的話，用來奚落受害的公司。

受害者噤若寒蟬，美政府束手無策

然而，要統計究竟有多少政府與企業受到雲端跳躍者的攻擊，是一件相當困難的事情。

不只是因為駭客的技術十分高超，受害的網路服務供應商也常因維護名聲等因素，要求自己的資安技術人員保持沈默、試圖隱瞞整個攻擊事件。有些客戶可能至今仍舊不知道自己的系統遭到駭客入侵。

面對這樣的情況，就連美國政府自己似乎也束手無策。一名美國國土安全局的資深資安官員表示：「我們要求他們要向自己的客戶進行通報，但我們也沒辦法迫使他們這麼做。」

針對這次的駭客爭議，中國當局則否認一切的相關指控。中國外交部在對《路透社》的聲明中表示，北京對網路間諜行為持反對立場，並強調中國政府從未以任何形式參與或協助任何人進行商業機密的竊取。

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。