失業型復甦
失業型復甦
2004.02.15 | 科技

美國最近適逢期中選舉,跟台灣一樣,動見觀瞻的總統選戰進入白熱化階段;經濟議題,尤其是美國本土的經濟復甦與失業率問題,成為共和與民主兩黨的攻防重心。傳統上,幾個以生產製造為主的大州,是總統選票的關鍵,讓兩黨對於失業率是否改善的數字錙銖必較.

**數位經濟時代特有產物?

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但讓許多政治人物與經濟學家頭痛的是:美國經濟最近所經歷的,卻是個少見的「失業型復甦」(Jobless Recovery)。按理說,經濟復甦應該會帶來更多的工作,失業率也會隨著降低;但美國最近這一波的經濟復甦,卻是市場景氣回溫,但卻沒有帶來相對增加的工作機會。這種現象聽在一般待業者耳裡,自然是頭皮發麻。
一般而言,經濟復甦現象中的兩大重要指標,是總體需求增加與失業率下降。總體需求復甦,企業才會開始大量生產,經濟體裡頭的各個環節才有事頭勞務,市場才會活絡;而失業率下降,社會裡的每個勞工才有薪資進口袋,也才能購買商品消費, 進一步刺激市場的成長。
但在「失業型復甦」中,雖然生產的各個環節都暢旺了、需求也增加了,甚至大部分的企業獲利指標也都紛紛告捷,股市蠢蠢欲動,卻唯獨工作機會的釋出遲遲不見起色,使得失業率仍然居高不下。也因而使得美國社會好奇:這到底是怎麼一回事?
失業性經濟復甦的成因,眾說紛紜,不只政治人物各說各話,連經濟學者也都難以全然解釋.。
不過,第一次出現這樣的現象,遠因可以追溯至1992年後的美國經濟,說起來也是數位經濟時代才有的產物;近因則可歸因於泡沫經濟後的企業緊縮,以及911事件後的市場信心不足。
昔日鋪張、今日緊縮,是作生意千古不變的道理。過去幾年,美國科技股泡沫狂飆,美國企業雇用勞工過多,加上員工福利分紅等制度大為盛行,使得企業成本增加;如今大部分的企業寧可選擇強化既有勞力的生產效率,也不願再雇用新的勞力。而911效應,與隨後對伊拉克戰爭所造成的政治與社會不穩定,連帶也影響企業對全球市場的信心,寧可保守度日,即使短期無戰事,也要謹慎度小月。

**全球化與數位化是幫兇?

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但造成這一波美國失業型經濟復甦的更重要原因,則是「全球化」與「數位化」這兩大結構性因素。簡單來說,美國企業內原來的生產工作,現在交給外國的勞工(例如印度的軟體工程師與中國的製造工人)與電腦都可以做得更好更便宜,生產效率提升不說,連帶也使得雇用美國本土勞工的誘因降低。因此企業獲利當然帶來復甦,股市亦有榮景,只是雇用本國勞力的迫切不再,失業率自然居高不下。
據統計,目前美國消費者所購買的產品,有近26%是在美國本土以外的地區所生產,與1980年代相比增加了近一倍。不只如此,許多美國大廠紛紛把工廠移轉到開發中國家,甚至連原本被視為附加價值最高的科技產業,許多軟體開發與晶片設計工作,也紛紛外包出去至像印度這樣的國家,造成美國科技白領階級的恐慌。
此外,90年代以來美國企業紛紛數位化,花大錢買最先進的科技來改善營運,也在最近展現爆發性的成果。根據美國聯邦儲備局2003年底的資料,美國經濟的生產力成長在2001年達到4.5%的年成長率,足足比90年代末多了兩個百分比,充分反應出美國企業在這波數位科技潮流下,生產效率的大幅提升。
但是就如同許多經濟學者的的老生常談:生產效率提升太快,那麼企業對勞動力的需求就會減低,因生產外包、科技提升而體質精進的企業開始賺錢,沒有工作的勞工,卻仍然沒有工作,只能冷眼看待這波無從參與的經濟復甦。

**結構轉型的陣痛何時了?

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對於這種現象,樂觀的經濟學家指出這是一種結構轉型的陣痛,遲早會有新的機會。今年一月底,美國聯邦儲備局總裁葛林斯班就舉證,歷史上美國經濟也曾因為產業外移而喪失許多工作,但只要美國企業繼續鼓勵創新,總是會再創造出新的工作機會。然而,卻也有不少社會科學研究指出,在這種結構轉型的陣痛中,一般人的薪資調升速度會變慢不說,首當其衝的受害者,正是少數族群與低學歷的勞工,即使是美國的大學畢業生,與二十年前相比,也更難找到工作了。
但失業不只是經濟議題,在每個國家,永遠都會是重要的政治議題與社會議題。隨著當代經濟進入全球化的全新競爭架構,類似 「失業性復甦」這種充滿矛盾意涵的字眼將一再出現,讓認真打拚卻不知為何缺少機會的工作者,百感交集。

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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