川普下令封殺支付寶等8款中國App，螞蟻集團又被迫共享數據！馬雲該怎麼面對？|數位時代 BusinessNext

禁止8款中國App交易功能，美國稱恐危害國家安全

這份行政命令中提到，這些中國App可以藉由手機、平板及電腦等設備，讀取用戶大量資訊，包括可識別身份的敏感個人資訊，或者私人訊息。川普政府認為，中國可透過收集這些個人資料，進而追蹤政府人員及承包商的資訊與位置。

美國商務部長威爾伯．羅斯（Wilbur Ross）表示，他支持川普保護美國人的隱私及安全，免於收到中國共產黨威脅。《彭博社》也提到，美國高級政府官員相信，此舉將避免中國收集美國人民的訊息、照片或電話等個人資訊。

不過，比起在美國擁有超過1億用戶的TikTok，這次受到封殺的服務美國用戶並不多，縱然支付寶與微信支付在全球分別擁有12億、8億用戶，但大部分集中於中國境內。封殺名單內，2020年在美國下載次數最多的反倒是CamScanner，次數為440萬。

值得注意的是，一旦支付寶等服務被封殺，未來疫情趨緩、國際旅行恢復常態時，中國人赴美遊玩時可能無法再利用支付寶消費，必須改用信用卡等其他支付管道。

遭封殺同一天，螞蟻集團傳被中國政府要求共享消費者數據

美國政府的擔憂可能並非空穴來風，在川普簽署行政命令同一天，《華爾街日報》披露，中國政府正企圖迫使螞蟻集團共享龐大的消費者資訊。

中國政府認為，螞蟻集團擁有龐大用戶族群，使他們在競爭上獲得其餘競爭者無法比擬的優勢，並讓銀行更容易評估信用風險，這些資訊將輸入中國央行營運的徵信系統中。過去阿里巴巴一直拒絕與共產黨定期分享用戶數據，與中國政府保持著「談戀愛，不結婚」的關係，但隨著螞蟻集團11月初上市計畫被叫停，兩者的關係日漸緊繃，甚至被外界戲稱是「馬已經服」。

川普、拜登即將交接，加速美國確立對中強硬路線

自從在美國總統大選敗下陣後，隨著交接日期逐漸逼近，川普不斷加強對中國企業的封殺力度。11月，川普簽署行政命令禁止美國向中國軍方持有、控制的企業投資，使美國投資者不得向31間被列入名單的中國企業進行投資、購買股票。

隔月，川普政府又將中芯國際列為解放軍關聯企業，無人機廠商大疆等數十家也被列入貿易黑名單。雖然最終決定遭反轉，紐約證交所近日也一度為配合禁令，計畫摘牌中國移動、中國聯通及中國電信等三家電信公司。

川普正企圖在下台前，確立美國政府對中強硬的大方向。拜登上任後，是否會接續川普的攻勢，又或者緩和中美之間的對立，已是各界關注的焦點。

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。

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。