電器品牌龍頭Dyson的電動車計畫生變喊卡？|數位時代 BusinessNext

電器品牌龍頭Dyson的電動車計畫生變喊卡？

繼2017年9月發表電動車計畫、2018年10月宣布總部落腳新加坡、2019年10月又取消切入電動車市場，是什麼原因導致Dyson電動車計畫生變？

電動車計畫轉彎原因：缺乏商業可行性

從吹風機、電風扇到吸塵器與空氣清淨機，Dyson將小家電賦予時尚設計，逐步成為高端全球品牌。前年宣布切入電動車市場，以固態電池技術為核心，計劃在五年內投資14億美元（約合新台幣434億元），打造電池工廠與電動車產業鏈。

Dyson起初選定落腳新加坡發展電動車的原因有三，一是希望減少研發與產製間的成本，在人才多元的新加坡研發測試，接軌馬來西亞、菲律賓供應鏈，提升整體產能與效率。二，新加坡城市規劃與政策法規完善，流程自動化與高度保護智慧財產權適合在地研發。三，因近年亞洲客群成為 Dyson 的消費主力，於新加坡推出，適合日後於亞洲各國在地行銷。

然而計畫趕不上變化，經過一年的調研，Dyson 總執行長表示「Dyson 現行電動車計畫缺乏商業可行性」，寧願吸收沈沒成本中途喊停。根據新加坡南洋理工大學商學院教授 Zafar Momin 回應中央通訊社（ CNA ）採訪發表評論，「不意外計畫中途喊停，要發展電動車產業，法規、供應鏈、研發缺一不可，技術門檻高研發成本也高，與發展家電所需的考量與戰力完全不同，且市場上也已有先行者，Dyson 選在此時切入缺乏優勢。」

總部遷至新加坡，改造舊發電廠為時尚研發重鎮

即使電動車計畫臨時喊停，並不影響 Dyson 將總部遷至新加坡的決策。Dyson 將與新加坡最知名辦公大樓建商 Mapletree 合作，鎖定已除役的聖詹姆士發電廠，把原先富有夜生活娛樂的 3,000 坪聚落，改造成充滿設計與藝術氛圍的「南方濱水園區」（ Greater Southern Waterfront）。

會選定歷史悠久的發電廠，打造藝術與研發並存的園區，是因為總執行長 Jim Rowan 深信「工作地點與氛圍影響研發靈感」。除了立志成為新加坡的新地標，總部的營運目標仍是專注於研發。

Dyson 將延伸家電產品的現行優勢，發展使消費性家電電力更持久的下一代電池技術，並以家電的感應器、自動化為重點，致力發展「智慧機動生態系」（Smart Mobility Ecosystem），持續增強 Dyson 品牌在亞洲市場開發的影響力。

高端生活家電，科技與設計的不斷延伸

Dyson 於 1990 年代在英國設立，起先是因創辦人詹姆士 · 戴森（James Dyson）不滿當年的吸塵器效能，從 5 千多次的改良後，推出了雙螺旋技術的吸塵器，陸續發明了無葉風扇，並將其技術應用在吹風機。詹姆士將家電時尚化，被英國媒體譽為「英國設計之王」。

在英國、新加坡、馬來西亞超過千位的工程師與科學家，致力研究流體力學、聲學、電子學、微生物學，提升生活家電效能。Dyson 將時尚藝術融入嚴謹的工藝設計，賦予品牌明確的高端市場定位，讓 Dyson 商品得以遍佈全球 65 國市場，於 2018 年獲利約 13 億新台幣。

從英國遠行 1 萬多公里，將總部遷至新加坡，沒有了電動車計畫，Dyson 回頭專注消費性家電的產品設計優化與亞洲在地行銷，這股時尚家電的科技炫風，在 2020 年代將跑得比車還快。

責任編輯：蕭閔云

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。