Dyson花10天研發新版呼吸裝置，英政府下單1萬台、其他廠商卻不以為然|數位時代 BusinessNext

Dyson花10天研發新版呼吸裝置，英政府下單1萬台、其他廠商卻不以為然

武漢肺炎疫情持續升溫，英國也陷入呼吸裝置不足的危機之中，身為家電大廠的Dyson，也聲稱花費10天開發出新呼吸裝置，並將盡速提供政府1萬台。

10天研發完成，Dyson預計4月初量產呼吸裝置

截至今（30）日為止，英國武漢肺炎確診數已達到近2萬人，並以每天超過2,000人的速度快速增加，然而英國政府僅有8,000多台呼吸裝置，再過不久很可能就無法應付重症患者的需求。

因此，英國政府正計畫在近期跟各家廠商採購3萬台呼吸裝置，從訂購新呼吸裝置、擴大現有產能、進口外國機器三管齊下，以防國內出現呼吸裝置不足的情形。

而Dyson就在這樣的情勢下一齊投入呼吸裝置研發製造，創辦人詹姆斯（James Dyson）上週表示，他們從接到英國首相強森的電話以來，在過去10天內設計出了一款新的呼吸裝置「CoVent」，政府已下單要求生產1萬台。

詹姆斯指出，這種新裝置可以快速、高效率地量產，它的設計是為了解決武漢肺炎的急性需求，並且適用於各式各樣的臨床環境。

由於呼吸裝置仍屬於醫療器材，後續尚須經過政府核准才能生產。不過， Dyson預估審核時間不會太久，最快4月初便能投入生產，並在未來幾週內供應給英國政府。

且在供應英國政府之餘，Dyson還計畫捐贈5,000台呼吸裝置給海外其他國家。「核心難題是如何在極短的時間內，設計並量產一款複雜的醫療器材。」詹姆斯說，「這場競賽才正要進入生產的階段。」

沒有醫療背景，Dyson能順利做出醫療規格的呼吸裝置嗎？

不過，也有人對Dyson能否順利量產呼吸裝置抱持懷疑。根據《衛報》報導，一位呼吸裝置專家指出， 短時間內設計出新產品，並快速量產上千台裝置很不切實際 。

儘管Dyson在空氣清淨機、吸塵器、吹風機等跟輸送空氣有關的家電產品上造詣頗深，但呼吸裝置身為醫療器材，往往會被以最嚴格的標準審視，能否一切順利地邁入生產階段，可能還需要稍加觀望。

不過，Dyson透露，英國健保署、藥品與醫療用品監管局的人員都有參與設計過程，這或許代表研發過程中，Covent就已接受過一定程度的官方審核。

另外，有些同樣投入呼吸裝置生產的企業， 對Dyson大肆宣揚的作法感到不以為然 。《衛報》指出，目前有數十家英國企業投入呼吸裝置生產，但他們都不打算在政府進一步揭露前，對外透露太多資訊。

除Dyson之外，另一間家電廠商Gtech也正投入呼吸裝置的研發與製造；國防技術公司Babcock也攜手醫療設備製造廠，研發新的呼吸裝置設計；現有的呼吸裝置廠商Breas UK也加快了生產腳步，將產能擴大為三倍，並且每週運轉7天不停歇。

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。