林百里一張圖妙解5G＋AI商機，點名這3個產業最快落地|數位時代 BusinessNext

林百里一張圖妙解5G＋AI商機，點名這3個產業最快落地

長期關心產業動向的廣達董事長林百里，日前以飛機妙喻5G、AI如何帶動產業，AI是引領方向的駕駛，5G如引擎帶動飛機起飛，來聽聽他怎麼說。

5G要起飛了，這3個產業商機最先發酵

今（30）日科技部於東方文華酒店舉辦「科技領航閃耀一甲子-全球科技領袖高峰論壇」，共邀請英、美、日等18個國家，共計42位科技及學術界領袖共襄盛舉。廣達董事長林百里也受邀以「透過5G技術擴展AI」為題進行演講。

他觀察到有太多產業即將要搭著5G這班飛機起飛，究竟有哪些產業呢？林百里表示太多了、說不完。但他點出像是 車聯網、智慧工廠以及娛樂產業 ，將會是很快能夠看到落地跟發酵的產業，不過依舊要視地區發展的情況而定。

其中娛樂產業在林百里看來，由於5G擁有的高速跟低延遲性，因此在AR、VR的表現將會更佳，終端的供應商也將可以重新定義服務的提供方式，帶來全新的商業模式。

5G帶來機會，也伴隨4大挑戰

面對5G的到來，他也點出4個可能面臨到的問題需要克服，包括基礎建設、連結性、裝置以及商業考量，這些問題也正是企業在這波5G風潮下的機會所在。

基礎建設

從基礎建設的角度來看，林百里認為這個將會是以雲端為主的基礎建設，同時也要擁有大寬頻、並提供擁有邊緣運算能力，甚至也要具備彈性、可擴充的雲端環境，這個未來5G辦公室的藍圖，單一產業的設計是絕對無法符合市場需求的，必須要多領域、多產業參與，這將會是基礎建設佈局的挑戰。

連結性

以連結性來說，林百里提到5G將擁有不同的波段需要處理，電信公司需要面對不同應用的解決方案。例如大規模機器通訊（mMTC）適合與物聯網、車隊、船隊或是智慧建築等進行溝通，電信業者要思考如何提供客戶最佳化的應用；而超可靠且低延遲通訊（uRLLC）則是交通安全、遠端控制等新連結性的挑戰，電信公司勢必要提供遠端架構上的調整，滿足客戶需求。

裝置

裝置端也是5G時代下一個困難重重的部分。林百里點出，裝置端不僅要擁有邊緣技術應用，5G產生大量的數據，其資安及儲存更是一大問題。終端裝置要如何設計才可以讓使用者安心地將人工智慧所需的資訊在上面做應用，並發揮有用的效益也是業者的一個挑戰。

商業考量

林百里說企業要清楚了解：AI+5G將會是未來企業的DNA，而何謂AI+5G？他以智慧工廠來解釋，未來機器可以透過人工智慧的幫助，讓人類減少犯錯的機率並同步提升產品的品質。因此企業必須要思考的是，如何在這個5G的引領下，提出一個創新的客戶體驗吸引注意力，將會是一大考驗。

這架飛機即將在明年被驅動、開始起飛，林百里看好台灣在系統跟半導體產業的能量，可以提供給客戶很好的解決方案、客製化的服務，掌握解決每個痛點的機會，因為痛點背後都是無限的商機，台灣有很大的優勢。

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。