資本市場的中國夢|數位時代 BusinessNext

開春以來，台灣股市氣勢磅礡，龍頭老大台積電和聯電卻沉寂非常，好像躲了起來。明明產能利用率已經直衝百分之百大關，投資人卻不怎麼捧場，某些專和外資打交道的券商，甚至形容接外資對晶圓雙雄的賣單接到手軟。
這恐怕不能不怪罪於被台積電一告成名的中芯半導體，不過原因不只是浮上檯面的法律爭議。最大的關鍵在於中芯的低價競爭攪亂一池春水，即使產能滿載，價格還是上不去；致命的一擊則是中芯效法中國紅籌股，計劃於3月中旬在紐約和香港同步上市，募集15億美元的資金排擠效應，瓜分了原本要投注於其他晶圓代工業的資金。
近來位於上海浦東的中芯員工心情特別亢奮，想到中芯正式掛牌上市後，預計至少有3塊半美元的水準，相較於1塊美元出頭的成本，中芯半導體的台籍員工，將不只是成為千萬富翁，而多的是億萬富翁的候選人。
相形之下股價欲振乏力的晶圓雙雄員工，難免有情何以堪的感慨。除了錯失再度發財的機會之外，更為台積電和聯電無法趕上資本市場中國熱的順風車而扼腕嘆息。

**中國投資熱將打擊台灣資本市場

**
中國市場的投資熱，由來已久，原先只限於大企業直接投資，實際經營業務。直到1997年中國電信（後正名為中國移動）在美國上市，才掀起一波投資中國股市的熱潮。
但是從世界股神華倫巴非特大舉投資中國的石油股，再加上網易等中國網路股回溫，中國股市再度攫取了投資人的焦點，經典之作是中國人壽去年年底上市，不但創下超額認購的空前倍數，上市後價格依然高懸不下，也令人瞠目結舌。中芯將是下一個傳奇，上市後的市值是目前年營收的17倍，相同的評價將使台積電的價格達到一股160元以上。同時中芯這次籌得的資本，根本還不夠2004年預估的資本支出，以這樣孱弱的公司體質，可以堂而皇之在紐約上市，只因為這家公司在中國。
或許，這才是台灣與中國糾葛的關係中，最令人憂悸的一點：中國在匯率調整之後，連續十幾年接受全球資金哺育，已經發展成國際資本市場的酷斯拉。未來中國不但將持續接收國際企業的訂單及投資，也將開始搶奪國際投資人的財富。過去當國際企業開始增加對大陸的投資時，即減少對台灣的投資；當國際投資人開始增加投資大陸股市，也將降低投資台股的比重。
展望未來幾年內從中國奔赴國際資本市場籌資的案件，可以知道這種擔憂並非空穴來風。今年開始，平安人壽和中國四大銀行將依序前往美國掛牌上市，可能吸金的總數將高達數百億美元，對於台灣的資本市場，將是當頭棒喝。雖然目前股市一片叫好之聲，但是如果沒有充足的外資支持，長期的發展仍將受限。除了已然廢除麻煩的QFII制度（合格境外機構投資者制度）之外，還需要更多措施，例如改善目前的交易制度，鼓勵同步上市等機制，來和資本市場的中國夢相抗衡。

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。