後SARS時代的奈米省思|數位時代 BusinessNext

上一波SARS危機，加拿大的死亡率比很多國家高，原因可能很多。但從微生物研究的角度來看，也許是加拿大本來就是很乾淨的環境，居民對微生物、病毒抵抗力相對變低，細菌、病毒會致命有時候不是因為毒性多強，而是因為我們體內沒有抵抗機制，沒有遇過新種微生物導致。所以，經歷SARS、腸病毒後，消毒殺菌變成首要之務，其實，把細菌都殺光是很不得已的作法。

**可以只殺有害的細菌嗎

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1996年，我們開始著手研究奈米技術的抗菌藥時，便有人問：「可以只殺有害的細菌嗎？」
很遺憾，現在所有的殺菌技術都是「瞎子」，即使有益環境生態平衡的微生物一律會被消滅。
殺菌的副作用就是對生態環境的衝擊和人體的傷害。
氯（一般漂白水即是氯為主成分）是最快、最強的殺菌劑，但後遺症也最多，人體接觸容易致癌，排放至下水道、進入到自然環境則會殺光所有微生物、破壞生態體系。臭氧（O3）殺菌效果也很強，但只適合在室外使用，理由是臭氧對人體有不良影響（過度氧化），雖然臭氧在空氣中30秒內就會分解，而且臭氧因為氧化力強，對金屬有侵蝕性，所以普通的室內環境也不太適合長期使用臭氧殺菌。除了氯、臭氧外，紫外線殺菌的副作用也是對人體會有致癌的危險，至於現在很流行的奈米光觸媒（TiO2）殺菌技術，坦白說，理論和實際情形是有差距的。
能不能奈米級分散是奈米光觸媒產品的第一個挑戰，市面上奈米光觸媒產品通常沒有解決這個問題；接著要問的是驅動光觸媒的能源從何而來？自從總統府噴灑塗佈奈米光觸媒後，很多人深信這種光觸媒能半永久性（可維持數月到數年）地發揮殺菌功效，其實，室內幾乎沒有足夠紫外線能源來引發光觸媒作用（普通日光燈、戶外透入的日光中含有的紫外線極少），除非另外以紫外線燈管照射，否則光觸媒是難以作用的，更遑論是否有做到奈米級分散。

**觸媒殺菌技術向前行

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儘管產品常是誇大功效，但使用觸媒來殺菌確實是較環保也較有效的殺菌方式，而觸媒也還有很多應用研發空間。凱記目前的Bio-Kil技術是不需要外在能源（紫外線）的觸媒技術，讓帶正電荷的奈米級觸媒形成一把把能戳破細菌的刺針（細菌外表為負電荷，會被正電荷所吸引），流經殺菌刺針的水或空氣也因此而達殺菌功效，不會造成環境污染。我不敢說自己技術有多先進，我們還在讀幼稚園，但在這領域裡比我們早讀的卻幾乎沒人，因為研究微生物的學者過去都專注在基因體研究，把殺菌技術視為低層次的範疇。
後SARS年代，要想的也許不是把細菌殺光，而是不得已之下，如何控制這些微生物、人類和環境間的平衡發展。

蕭炎昆凱記科技公司董事長
1990年成立觸媒實驗室，進行燃料電池研究，後將觸媒技術轉入微生物的無藥殺菌研究，
蕭炎昆和研究團隊的Bio-kil抗菌技術獲得台灣、美國專利以及瑞士日內瓦發明展金牌獎。
除了國內部分醫院使用，全省麥當勞的冷卻水塔也使用該項殺菌技術。

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。