中國軍方憂特斯拉有洩密風險，馬斯克急澄清！一台電動車為何會有間諜疑慮？|數位時代 BusinessNext

搭載多個鏡頭持續錄影，中國懷疑特斯拉有竊密疑慮

看見路上奔馳而去的特斯拉，你是否擔心過這輛配備多個鏡頭，能夠連接網路的電動車，有被有心人士利用的風險？《華爾街日報》指出，中國祭出這項管制措施，是基於先前一次針對特斯拉電動車的資安審查。

有中國官員指出，特斯拉電動車配備的鏡頭可以持續紀錄影像畫面，以及拍攝影像時的時間地點，並能夠連接車主手機取得聯絡人等資訊，他們擔心部份資料可能會被傳回美國。

電動車已經不只單純是動力系統轉化為電池為主的車輛，也往往配備聯網功能、無線更新服務，甚至是自駕功能。

2019年的特斯拉自駕日上，馬斯克曾表示，「光達只是在白費功夫，任何仰賴光達的人都註定失敗。」馬斯克對光達的屏棄態度，也導致特斯拉搭載了比一般電動車更多的攝影鏡頭。

根據特斯拉的官網資料，為支援Autopilot自駕系統，特斯拉旗下車款都配備8個鏡頭，以掌握250公尺內360度的視覺影像，並輔以12個超音波感測器、1個前置雷達。這些鏡頭紀錄下的資訊也都會回傳至特斯拉，成為改善自駕系統的依據。

中國已是特斯拉第二大市場，馬斯克澄清「從事間諜行為公司就會被關閉」

中國作為全球最大的電動車市場，已是特斯拉僅次於美國的第二大市場，2020年在當地銷出14.7萬輛車，佔據整體交車量的4分之1以上，Model 3也是去年也是中國銷售最佳的車款，光上海廠出品的Model 3就賣出13.7萬輛。

中國已是特斯拉出貨量成長的重要動能，維德布什證券分析師丹．艾夫斯（Dan Ives）更預測，中國市場對特斯拉的重要性將逐漸加深，預估2022年時特斯拉的總出貨量，將有40%仰賴中國。

《路透社》指出，在爆發遭到中國政府懷疑有間諜風險後，馬斯克於上週末舉辦的中國發展論壇上宣言，特斯拉絕不會為美國或任何國家收集資訊，否則公司將會被關閉。

「我們對任何資訊都非常保密。」馬斯克在論壇上表示，「假如特斯拉在中國或任何地方從事間諜行為，我們會關閉公司。」這番話也不禁讓人聯想起華為創辦人任正非接受《BBC》採訪時，也曾強調絕不從事間諜活動否則將關閉公司。

時機湊巧的是，在特斯拉爆出遭受中國政府管制的消息時，中美阿拉斯加會晤才不歡而散，也引發外界聯想。而馬斯克也在論壇上呼籲中美之間應建立信任關係。

電動車資安疑慮成議題，日韓擬今年修訂相關法規

即使先撇除中國對特斯拉可能從事間諜活動的疑慮，電動車儼然已是有著4個輪子、搭載大量鏡頭的電腦，其資安問題的確也該受到重視。

實際上，去年7月聯合國就祭出新規定，要求日本、韓國、歐盟等地的車廠必須保證聯網汽車的資訊安全，並確保供應商落實資安措施，避免產品遭受有心人士網路攻擊。

日本及韓國都計畫在2021年推出聯網汽車的資安法規，而歐盟則計畫於2022年制定相應規範。

顧問公司麥肯錫合夥人剛博特．斯科夫（Gundbert Scherf）指出，因為汽車變得越來越先進、複雜、脆弱，因此汽車產業正受到越加嚴格的監管。他們預計汽車產業花費在資安上的費用將在未來10年成長一倍，在2030年達到97億美元的規模。

今年3月初，建立MIH開放電動車平台的鴻海，也倡議成立電動車產業資安聯盟，成員包括台灣微軟總經理孫基康、VMware總經理陳學智、鴻海研究院院長劉揚偉等25位科技界巨擘，要讓台灣能夠在電動車產業的資安議題上，成為領先者。

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。