4G網路吃到飽WiFi還能做什麼？AI＋WiFi解決3大痛點，幫百貨業追蹤黃金客|數位時代 BusinessNext

不管你手上的手機用的是哪間電信公司，一定曾遇過一種狀況：進入室內空間時，突然收不到訊號。

此時你不得不詢問身邊的人能否開熱點分享給你？或是連接環境的WiFi，但是有了WiFi以後，也常遇到穩定度問題。

為解決提供WiFi服務給使用者仍會遇到的不穩定痛點，並期望重視連網品質的商業客戶能確保連網不斷線，網路通訊設備商Juniper Networks在今年3月宣布以4.05億美元（約合新台幣121.5億元）收購提供人工智慧技術管理無線網絡服務的雲端平台的Mist，希望透過Mist的加入可以強化Juniper在提供的WiFi的品質跟效率。

Juniper Networks台灣區技術總監游源濱透露，目前這項解決方案除國外Gap、連鎖量販店採用外，國內信義區的百貨龍頭也正在測試當中，希望能改善過去以Beacon投放不精準、且耗費過高成本調整位置的痛點。

圖／簡永昌攝影

Juniper表示，這套雲端管理WiFi的系統，主要的應用場景將會以商務客戶（2B）為主，包括醫療院所、教育機構、無人商店或是博物館等，都將有機會成為體驗這套解決方案的場景。

目前國外像是Gap、知名的連鎖量販店，或國內的外商科技公司、以及信義區百貨龍頭，也都導入或積極洽談這套系統，究竟人工智慧能如何協助WiFi的使用？Juniper提出了2個面向。

AI自動調節網路覆蓋範圍，自動分配頻寬

第一是提供穩定的WiFi。這聽起來或許很不可思議，但一般人常發現，即使在室內連接上了WiFi，但網路依舊跑得很慢、或是斷斷續續，這意味空間的WiFi品質不佳，更可能是有人搶走了大量的流量、或者系統本身發生故障，那Juniper該如何解決？

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穩定的WiFi有何重要？以醫療院所來說，面臨AI時代的到來，圖像的邊緣運算可能需要更多的網路資源，若同時要提供給其他在醫院的病患使用，可能會造成消費者體驗不佳的問題，因此Juniper以AI的方式協助調節AP裝置，讓需要網路的空間可以被聚焦、並靠其他裝置暫時協助讓其他使用者也不會因此被吃掉流量。

圖／創新拿鐵

Juniper說，解決方案之一是在等距的空間裡面裝設AP（Access Point），這台機器的服務範圍是直徑15公尺。同時，透過AI的遠端控制機制，Juniper可以隨時監測在環境中哪些區域的網路正被大量使用，AI可協助調整最接近「事發現場」的AP所提供的服務範圍。

舉例來說，醫療院所目前都在加強導入人工智慧，但是當圖像傳輸跟運算需要耗費大量的網路流量時，可能會影響周遭使用者聯網的品質，因此AI就能即時調整最接近大量使用網路區域的AP、將其服務範圍聚焦在需要場域，並同時開啟（擴大）鄰近AP的服務範圍，讓其他的AP裝置提供更多網路頻寬，以確保其他使用者的WiFi是穩定、不受影響的。

當然這個AI也同時會協助障礙排除，或是通知企業的IT工程師：目前WiFi提供出了哪些問題需要解決，對於人力精簡卻需要維持良好市內網路品質的企業來說，Juniper也可以提供外部團隊的協助。

室內無GPS！靠藍牙打通室內地圖不準確的痛點

有了穩定的網路後，Beacon藍牙的功能也能有更多應用，LINE曾經透過遊戲的方式，在北捷特定的車站進行訊息的投放，跟消費者做互動，但受限於裝設技術限制，使用者必須要在進站後、訊號比較強的地方才能收到訊息。

但這次Juniper的AP裝置可以透過指向性天線，將提供服務的範圍以每45度為一個單位布建，不僅能提升定位的準確度，也不會因為距離而影響精準性，訊息的投放情境更多元。

比方博物館裡面可以透過連接公共WiFi，掌握使用者的方位，投放展品的相關介紹；或是在室內空間裡面，沒有GPS的幫助、就可以透過AP裝置，掌握使用者的定位，並提供室內的地圖指引，讓使用者更能掌握空間地理位置。

Juniper也表示，未來更多衍生應用，都可以建構在穩定的網路及具備指向性的Beacon技術上，或許是在醫療院所的看診通知、也或許是發生意外的警示。

5G時代來臨，沒有吃到飽可能更依賴WiFi

Juniper也導入類似現在iPhone語音助理Siri的虛擬網路助理「Marvis」，若IT想要知道過去一段時間網路出現哪些問題，便可以用自然的語法請求Marvis協助找出原因，Marvis能提供詳細的資訊，但目前只懂英文、而且必須用打字的方式溝通。

此外，公司也能在公有財產上面裝設感應器，讓AP能夠透過藍牙掌握公司資產的動向，比方筆電被誰借走，正在那個會議室等等，動產或是員工都能追蹤。

Juniper透露信義區的百貨龍頭也正考慮採行這套解決方案，希望在不停更換櫃位的情況下，依舊能快速且不浪費成本地掌握產品屬性跟定位，並從消費者的移動輪廓，投放適當的折扣優惠，帶來更佳的業績表現。

不過，這一切前提是消費者必須要擁有終端裝置，同時要連上場域的公共網路，才能有這一切的投放訊息與體驗。

責任編輯：蕭閔云

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。