微軟資料中心正式落地，孫基康：4年內創造逾3000億產值！在台最大投資案有何意義？|數位時代 BusinessNext

微軟資料中心正式落地，孫基康：4年內創造逾3000億產值！在台最大投資案有何意義？

來台31年，微軟在台投資的腳步從未停止。26日更正式宣布資料中心將落地台灣，不僅能在4年內創造出3,000億新台幣的經濟產值，也將帶動3萬個就業機會。

4年內陸續投資台灣，微軟要打造「亞洲數位轉型中樞」

自2016年開始，微軟已陸續在台成立了物聯網創新中心（2016）、人工智慧研發中心（2018）及微軟新創加速器（2019），不僅在去年「微軟人工智慧（AI）研發中心擴建落成典禮」上宣布加碼投資，今年也分享了新創加速器的成果，除扶植了32個新創團隊外，更創造出61個專案合作與5.3億新台幣的商業規模，如今再將Azure資料中心落地，足見微軟想要打造台灣成為亞洲數位轉型中樞的企圖心。

資料中心落地對微軟來說，無疑是破解了部分因法規限制而無法提供完整服務的產業，包括金融業、政府以及醫療等。孫基康在今年10月初的微軟新創加速器記者會上曾表示，希望協助新創團隊將觸角延伸到金融領域，這個目標如今看來，將不再是空談。他進一步提到，該數據中心同時具有可用性區域（Availability Zone），配有獨立電源、網路與冷卻機制，以增強資料中心遭遇事故的承受度。

大咖雲集，蔡英文：「投資案深化我國與國際間的合作」

活動現場上除了有總統蔡英文蒞臨致詞外，包括鴻海董事長劉揚偉、中華電信總經理郭水義、遠傳電信總經理井琪、台灣大總經理林之晨及宏碁董事長暨執行長陳俊聖、緯穎科技總經理洪麗甯、緯創副董事長黃柏漙都親自出席，而台達電、台積電等企業也都有派代表參與，顯見微軟過去與企業客戶的合作關係相當密切。

蔡英文指出，微軟這次的加碼投資，就是深化台灣與國際間、尤其是與美國有利的合作的一個重要關鍵，也期待這樣的佈局可以是打造數位台灣的重要里程碑。井琪也認為，隨著微軟資料中心來台，期待匯聚更多台灣研發能量，共同打造符合各產業情境的多元服務，並進一步接軌國際，讓台灣成為全球創新應用的輸出基地。

落腳板橋，比照美國成立雲端研發團隊

不僅如此，微軟也宣布將在台成立「Azure雲端硬體與基礎建設團隊」，這是繼美國西雅圖之後，海外最大的雲端硬體研發中心，規模1比1比照美國，預計將落腳在板橋。

該團隊將以2年的時間為限，主要目標為將台灣打造成亞洲營運中心，專注於設計發展先進的雲端軟硬體基礎設施，為座落於全球的微軟資料中心提供伺服器設計的最佳後援。同時設計適用AI、物聯網與邊緣運算解決方案的先進雲端軟硬體基礎建設，提供給微軟全球資料中心做使用，也可同時拉抬台灣伺服器供應鏈於全球之重要性。

今年9月，鴻海才剛宣布就沒有遵守協議支付授權費一事與微軟達成和解，當時外界傳出接下來有機會讓鴻海「接大單」，釋出伺服器訂單給鴻海代工，因此今日劉揚偉的現身也別具意義。對此，微軟雖表示不方便針對伺服器供應鏈一事進行回應，但劉揚偉卻埋下伏筆的透露，詳細的內容有待法說會上有更近一步的說明，雙方合作的可能性頗大。

同時，微軟也承諾將在2030年實現負碳排放，同時，微軟全球資料中心將於2025年前達到100%再生能源使用，並賦予生態系與供應鏈具備永續之能力。是否會有近一步投資綠電的計畫，孫基康表示，目前微軟的辦公室都是透過採購綠電座使用，因此會有採購綠電的動作，但暫時沒有投資綠電的規劃。

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。