吳田玉分析半導體未來3大新難題！還能繼續扮演「護國神山」多久？|數位時代 BusinessNext

半導體持續扮演「護國神山」，但還能守多久？吳田玉分析未來3大新難題

半導體產業作為台灣的護國神山，究竟還會面臨到哪些問題，吳田玉以產業制高點的身份，點出了3個半導體從未有過的挑戰，若能作好準備、未來的贏面將更大。

憑藉過去優勢，台灣半導體站穩腳步

吳田玉說，過去60年台灣經歷了主流經濟、海外投資、自由貿易的各種狀況，創造出現在台灣半導體所擁有的完整IC設計跟製造產業鍊，不只是讓我們可以位處經濟規模的制高點，也讓台灣能跟全球客戶擁有良好的共生關係。他認為，這樣的優勢將能在日後產生極大的效益，也可以彌補台灣半導體在人才上的弱勢現象。

但這次疫情下，台灣半導體產業所展現出的量能，也讓自己成為了列強上爭奪的對象，從沒有想過一個供應晶片的半導體產業會被推上這樣的舞台。

吳田玉表示，「保護主義」、「平行世界」以及「遠端連結」這三個挑戰是過去未曾有過的問題，卻是半導體未曾經歷過的挑戰，當前要如何應付這些新問題，他也提出了個人的見解。

挑戰1：保護主義

吳田玉打趣的說，地緣政治對過去學電機、機械的人而言，肯定是未曾熟悉的領域。事實上，地緣政治的議題會替一向以代工為主的台灣半導體產業增添變數。

他進一步提到，台灣是全球化之下的典型受益者，而這個全球化的條件包括需要垂直水平分工、區域平等以及經濟效益分散等三大要素，當保護主義被築起的時候，這三個要素將會消失、進而破壞目前全球化的平衡狀態。

台灣政府跟產業能做的，就是要有思維上的改變，學習如何與多元市場主導者，在共生價值跟思維上做相對應的調整，「這肯定是個重要的課題」。

挑戰2：平行世界

後疫情時代將可能出現非單一的系統跟法規，當一個世界變成兩個彼此無法溝通的平行個體時，台灣作為一個以代工為強項的供應鏈，要如何滿足不同系統的法規、制度？以半導體來舉例，材料、設計軟體各有不同，台灣的業者將無法再用同一套方法打天下。

吳田玉指出，台灣整體實力及彈性佔了很大的優勢，多元化系統也是代工業的基本工，在未來的變化中應該要更能發揮作用，左右逢源，應付平行世界裡面的各種未知狀況。

挑戰3：遠端連結

吳田玉說，遠端視訊會議曾經被認為是不太能接受的事，而台灣商人過去在面對面的溝通上可說是世界一流，沒有什麼可以難的倒我們。誰知道疫情帶來的改變，就連過去不曾停留在台灣超過3周以上的他，這回也被迫留在台灣長達8個月。

他進一步提到，典型的遠端連結佼佼者其實就是印度，他們能透過遠端的溝通迅速掌握對方的思想跟需求。對擅長面對面溝通的台灣來說，我們是否能提升自己在語言上的戰鬥力？同時，對於在遠端溝通上的情景掌握也能向他人看齊，是未來在遠端連結的新世界中拼出競爭力的考驗之一。

除了三個對半導體而言未知的挑戰，吳田玉也點出「危機就是轉機」，在危機之前大家都是公平的，如何把握機會就看個企業的本事。現在，台灣的半導體已經擁有了制高點的優勢，「了解未來的挑戰在哪邊就能事先準備、贏面將會更大，」他樂觀地說道。

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。