台鈴首款電動機車eReady Fun亮相！補助後不到5萬元，為何主攻大眾市場？|數位時代 BusinessNext

台鈴首款電動機車eReady Fun亮相！補助後不到5萬元，為何主攻大眾市場？

台鈴電動機車新品牌eReady，第一款車eReady Fun正式問世，最快9月中交車，這台補助後不到5萬元入手的電動機車，eReady想打什麼市場？

第四位PBGN聯盟夥伴，台鈴300天催生eReady Fun

台鈴隸屬台隆集團，民國63年與日本鈴木（Suzuki）合資成立台鈴工業，負責生產、銷售日本Suzuki機車，經營台灣二輪車市場超過46年，為進軍電動機車領域，2019年成立新品牌eReady，並在去年10月與Gogoro結盟，從燃油機車一腳跨入電動機車。

發表會上，台鈴工業董事長黃教信身穿深藍西裝、換上白色球鞋，展現新品牌eReady的年輕氣息，在300天內催生出第一款eReady Fun電動機車，更建立全新經銷通路，「燃油車與電動車都是baby（寶貝），發展產品都像極了愛情，」黃教信幽默搭上時事梗，宣示油車、電車事業並重。

他提到，過去燃油車設計有諸多限制，但電動機車開發空間大，可導入物聯網，開發App應用，揮別燃油機車被貼上的夕陽工業、吵雜等標籤，帶領機車產業走向下一步。

雙魚眼頭燈搶眼，塑造國民機車形象

但身為PBGN第四位的聯盟夥伴，負責操刀eReady電動車事業部營運總監林進賢一開口就強調差異化的重要性，相較於宏佳騰Ai-1 Sport 、YAMAHA EC-05、PGO Ur1都採用Gogoro 2系列車架，eReady fun採用的是Gogoro 3車架做設計，搭載最大功率6.2kW的G2水冷馬達，價格相對競品更容易入手，但在設計上絲毫不馬虎。

eReady Fun採用搶眼的雙魚眼頭燈，周圍還有12顆LED環狀設計，在夜間辨識度高、提升安全性，並採用雙杯架、前附usb插槽等實用功能。

App設計則走簡潔風格，包括可以設定慣用手的介面，附有地圖與騎乘資訊，可一鍵導引使用者到換電站換電，也能做個人化設定，包括音效、電能回充等級功能。

售後服務上，提供24小時預約保養維修、保養維修全程防塵防刮等承諾，給予消費者安心感。目前全台已有4家電動車門市、年底上看9家，林進賢表示，目前4間加盟門市裡，其中2家是全新加入eReady品牌，而非從台鈴燃油車門市轉過來的。

看待下半年電動機車市場，林進賢認為，目前電動機車業者已慢慢回歸本質，開始與消費者做更多的溝通及互動，而非只是打價格戰。

隨著7月份整體電動機車銷量破萬輛、市占率回歸10%水準，顯示已走出谷底。不同於Gogoro、宏佳騰主要瞄準科技宅，eReady想要讓一般大眾都能輕易上手，塑造國民機車的形象，以擴大電動機車市占率，林進賢看好接下來電車市場將穩健起飛。

在eReady加入後，能在台灣電動機車市場上激起多大的水花，外界都睜大眼睛關注。

責任編輯：錢玉紘

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。