當了60年總經理學到的事！半導體教父張忠謀2大管理心法，贏得員工信任|數位時代 BusinessNext

當了60年總經理學到的事！半導體教父張忠謀2大管理心法，贏得員工信任

要做好總經理的職位，張忠謀認為不要忽視業務行銷的重要性，擁有敏銳的市場嗅覺、帶領團隊往正確的方向走；也需具備凝聚團隊能力的本事。

人才學習要「斜槓」，才能與國際接軌

一開場張忠謀就點出台灣目前在理工方面的技術與MBA能力與國際間的關係。他認為台灣在理工技術上的實力與國際間的名校如MIT、哈佛等相差無幾，但是MBA（工商管理碩士）的素質卻是差距頗大，除了我國沒有世界級企業的進駐，少了可讓校園人才有學習跟銜接的機會外，他走遍史丹佛、哈佛甚至是台大、政大的MBA演講並開放提問，台灣在提問深度也是他覺得與國際一流學校人才差一截的主因。

因此像清大的科技管理學院就是為培育類似的人才而成立。他也鼓勵大學教育就應該讓學生有「斜槓」的學習，針對跨領域的知識都要有所接觸，才能與國際人才一較高下。

心法一：技術之外，業務行銷也不能忽略

除了心心念念人才的培育，張忠謀也分享成為一位總經理該注意的眉角。

他首先點出作為以技術背景出身的管理人才，往往都輕視業務（Sales）行銷的重要性，認為「只要我的商品、技術好，客人就會自動上門，」他覺得這是常見的錯誤，因為沒有銷售就沒有生意。

業務不僅可以第一線接觸客戶、瞭解客戶的需求，在德州儀器擔任業務經理的期間更是他學習業務行銷的黃金時期。他樂於跟底下的業務交流、了解客戶的意見，也願意用舒服、愉悅的方式去接觸客戶，所以當他在美國擔任業務經理的期間，不管客戶在多遠、多冷的地方，他都親自去拜訪、足跡遍及美國的48個州。

心法二：掌握方向，凝聚團隊向心力第一

其次，張忠謀也給予作為總經理一職應該要有的重點：凝聚團隊能力及掌握方向。

張忠謀稱，從不用舊的團隊，就算當年回來接手台積電時，有人跟他說在台灣應該要有自己的班底比較好辦事，但他依舊啟用新的員工作為他的團隊成員。

他強調作為總經理絕對不可以有私心，對員工可以嚴格但絕對要公平，才能真正凝聚團隊的能力跟士氣。至於方向，他說作為總經理要懂得如何帶領團隊往對的方向，唯有掌握方向，員工才能對你產生信任而放心地跟隨你的腳步。

至於大家常常對管理人才會有「策略」方針的疑問。張忠謀建議如果是新上任的主管，就先別談策略，雖然策略也很重要，但這不是新上任的總經理優先處理的事情，必須先凝聚團隊能力，並了解整個體制的營運，等到對整個公司的情況都有掌握的時候再來談也不遲。

最後，他也透露的自己直到退休前都很感興趣的題目：訂價（Pricing）。

因為擔任業務經理，讓他體會到訂價的過程其實非常有趣，因為不只要訂出好價錢，同時也要掌握客戶的購買能力、特殊需求，以及產品的品質。

價錢雖是可以被量化的數字，但他最終在意的其實是品質（quality），擁有高的價格並不等於有好的品質；而有好的品質，往往會有較好的價格。因此如何訂出一個High Price Product（高價格的產品），一直是他覺得很值得思考的議題。

責任編輯：陳映璇

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。