Google更新App獨漏iOS版，用冷戰法迴避蘋果新隱私政策？|數位時代 BusinessNext

Google僅更新Android版，獨漏iOS的程式？

報導稱，自12月8日以來，Google沒有對其在iOS上運行的數十款高人氣應用程式進行更新。Gmail、YouTube、Google Drive以及其他主要應用程式的版本都顯示，它們最後更新的日期為2020年12月7日，甚至更早。

儘管有人猜測Google是因假期而暫停更新，但這似乎不太可能，因為許多相同的應用程式都收到了Android版的更新。Gmail for Android最近一次的更新是在12月16日，而YouTube的Google Play清單顯示的更新日期為12月21日。

有報導指出，Google應用程式在12月7日進行的大規模更新是在蘋果實施新隱私政策的前一天，該政策要求開發者提供其應用程式的隱私相關訊息，這些訊息將顯示於蘋果App Store中。這些標籤類似食品包裝上的「營養標示」，將告訴使用者其應用程式或第三方公司正在蒐集的數據類型，是否用於追蹤目的，以及如何使用這些數據等。

分析師認為，Google或許不是為了繞過蘋果的新規則，畢竟12月份應用程式放緩更新速度的現象並不罕見。在耶誕節和新年的前幾週，向公眾推出應用程式的更新很正常，因為App Store本身在節日期間也會關閉。

對於上述猜測，Google發言人證實，該公司正計劃在其應用程式的目錄中添加隱私標籤。這些標籤預計最快將於本週或下週推出，但尚未有具體的日期。

未貼上隱私標籤，往後更新程式恐被擋下

與其他大公司一樣，Google在12月底至1月初會凍結程式碼，以免在員工外出的假日期間，對其產品和服務造成重大問題。此外，Google也不是唯一一家推遲採用蘋果隱私標籤的應用程式發行商，亞馬遜和Pinterest也皆未更新隱私標籤。

根據蘋果的政策，那些沒有顯示隱私相關訊息的程式，該公司將允許其繼續保留在App Store中，但開發者若要提交更新，必須提供詳細的隱私資訊。

對Google的15款應用程式進行審核後，能發現它們在App Store的程式隱私部分沒有顯示任何資訊。App Store清單上寫著：「該程式沒有提供詳細資訊，但開發者在提交下一次應用更新時，將被要求提供詳細的隱私資訊。」

目前看來，Google似乎在使用拖延戰術，將某些程式的更新推遲至新規則實施前的最後一刻，讓它在被迫更新之前爭取到更多時間，而Google尚未提供推遲更新的原因。

阻止更新以避免提供隱私訊息的策略，可能會使Google成為批評的對象，因為它不斷蒐集用戶的潛在數據。這些「標籤」用來告知用戶，他們的數據是如何被獲取和使用，Google恐怕不想要發佈這些資訊，即使是以有限的方式也不願意。

不過，這般舉動並沒有阻止其他公司遵守蘋果的要求，如社群媒體巨頭Facebook在其數據隱私清單中添加了大量條目，包括隱私資訊。

蘋果軟體工程高級副總裁Craig Federighi曾表示，他希望其他應用商店也能效仿蘋果推出隱私標籤。但Google除了沒有給出回應之外，看起來也似乎不大喜歡蘋果推出隱私標籤的做法。

責任編輯：文潔琳、蕭閔云
本文授權轉載自：網易科技

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。