郭明錤：蘋果MR/AR頭盔明年問世、售價直逼高階iPhone！8大預測一次看|數位時代 BusinessNext

郭明錤：蘋果MR/AR頭盔明年問世、售價直逼高階iPhone！8大預測一次看

天風國際分析師郭明錤發布報告指出，蘋果的MR/AR產品藍圖分為3個階段，分別為頭盔是、眼鏡式以及隱形眼鏡式產品，其中頭盔式裝置有望在明年中問世。

天風國際分析師郭明錤發布報告指出，MR （Mixed reality） /AR （Augment reality）是下一個定義電子產品的創新人機介面關鍵技術，這也是Apple高度投入MR/AR原因。

他預測，蘋果（Apple）的MR/AR產品藍圖分為3個階段，分別是2022年的頭盔式（Helmet type）產品、2025年的眼鏡式（Glasses type）產品、與2030–2040年的隱形眼鏡式（Contact lens type）產品。

他預測，頭盔式產品可提供AR與VR體驗，而眼鏡式產品與隱形眼鏡式產品則較可能專注在AR服務。在頭盔式產品方面：

預計在2022年中期推出。
目前數個原型機重量為200–300公克。若Apple能順利解決關鍵技術問題，最終成品重量將可降低至100–200公克，顯著低於目前所有的VR產品。
此產品將透過配備的Sony提供的Micro-OLED顯示屏與數個光學模組，提供影像穿透式（Video see-through）的AR體驗。就技術而言，此產品也可提供VR體驗。
此產品設計複雜度在iPhone之上，意味著此產品的售價可能與高階iPhone相近（我們估計約1，000美元）。相較於iPhone，此產品對EMS的附加價值更高，故獨家EMS和碩（4938）可望受惠於此趨勢。
擁有獨立的運算能力與儲存空間。
第一代頭盔式產品的產品定位較像是可攜式產品，而非移動產品。等到技術改善後，我們認為頭盔式產品也可改善移動性。
我們認為第一代頭盔產品的成功關鍵在於針對MR/AR應用提供非常順暢的顯示與操作流程。
雖然一直以來Apple投入重心是AR，但就硬體規格來看，我們認為此產品所能提供的沉浸式體驗（Immersive experience）可望顯著超越既有VR產品。我們認為，Apple可能將高度整合此頭盔產品與影像相關的應用（如：Apple TV+、Apple Arcade等），做為關鍵賣點之ㄧ。

他正向看待MR/AR趨勢與Apple的頭戴式裝置。認為Apple頭戴式裝置供應鏈的能見度在2H21將會有顯著改善，並有利於股票投資。目前頭盔式產品的主要受益者包括Sony （獨家顯示屏供應商）、和碩（獨家EMS）、與光學零元件相關供應商。

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眼鏡式產品方面：

預計最快在2025年推出，我們相信目前尚未有原型機。
可能將採用Apple獨自開發、類似光波導（Wave guide）的技術提供光學穿透式（Optical see-through）的AR體驗。
可能擁有獨立的運算能力與儲存空間。
眼鏡式產品的定位為行動產品。
我們認為眼鏡式產品與頭盔式產品的定位不全然相同，故未來此兩產品線可能會同時平行並進。頭盔式產品能提供絕佳的沉浸式體驗，眼鏡式產品則更著重於提供「移動+AR」的使用體驗。
我們期待眼鏡式產品與Apple Car整合並提供創新使用者體驗。

隱形眼鏡式產品方面：

推出時程未定。我們預測這是2030年後的產品。
此產品將會把電子產品由「可見計算」時代帶入「無形計算」時代。
就目前技術能見度而言，此產品較不可能擁有獨立的運算能力與儲存空間。

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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。