比特幣價格連日下殺，為何方舟資本卻稱挖礦促進太陽能發展？馬斯克怎麼回應？|數位時代 BusinessNext

挖礦能否促進太陽能產業成長？

溫頓指出，比特幣挖礦的能源需求使得大量建造的太陽能設備得以利用，能夠讓可再生能源擴充產能至滿足99%的電力需求，否則太陽能最高只會達到40%的電網占比。方舟資本在GitHub上公開了驗證的模型。

特斯拉執行長伊隆．馬斯克（Elon Musk）也針對方舟資本的模型，在推特上表達自己的看法，聲稱若時間放長遠來看，他同意挖礦可能刺激可再生能源成長，但可再生能源的成長不可能趕得上近期激增的能源需求。先前馬斯克曾以比特幣耗費太多能源為由，暫停特斯拉接受比特幣付款。

馬斯克指出，比特幣之所以能夠促進可再生能源成長，是因為其耗能規模已經超越了一個中型國家，絕大部分的挖礦項目根本不可能有辦法造成這樣的影響。2019年劍橋大學曾推估，比特幣每年用電量已經足以匹敵瑞士一整個國家，高達60TWh以上。

馬斯克認為，要使比特幣擺脫造成大量碳排放的污名其實很簡單，只要前10大的挖礦業者能夠披露經審計的可再生能源用量，就可以輕而易舉解決這個問題。

挖礦業者開始注重碳中和，擁抱「綠色比特幣」

實際上，也越來越多人開始投向以可再生能源生產的「綠色比特幣」懷抱。

密碼貨幣挖礦公司DMG Blockchain Solutions執行長謝爾登．班耐特（Sheldon Bennett）透露，他在與許多銀行與金融機構討論過後發現，有許多業者對可再生能源生產的綠色比特幣感興趣，「越來越多人表示，如果能夠選擇的話，他們願意支付更多費用取得綠色比特幣。」

儘管密碼貨幣耗能早已不是新聞，近期被外界貼上「不環保」的標籤，仍舊喚起挖礦公司們危機意識。DMG Blockchain Solutions便參加了《加密氣候協定》，承諾在2030年前使密碼貨幣產業達到碳中和的目標。

提供數位資產投資服務的CoinShares研究總監班迪克森（Christopher Bendiksen）指出，目前全球約55%至65%的比特幣是利用可再生能源挖礦取得，儘管已是相當高的比例，仍有很大一部份是利用燃煤等不環保的能源製造，但現在有越來越多挖礦業者開始注重可再生能源或碳中和等議題。

例如，挖礦業者Greenidge Generation Holdings以往是使用煤炭發電廠的能源挖礦，現在已改用天然氣，並且計畫6月開始將購買碳排放額度，協助公司達成碳中和。

美國能源公司Talen Energy也宣佈將重心放在清潔能源，並拓展密碼貨幣挖礦業務，預計將投資3億美元建造挖礦設施。另一間挖礦公司Gryphon Digital Mining則計畫利用水力發電進行挖礦業務，強調他們致力實現ESG，關注可再生能源技術。

但就如同馬斯克所說，在各個挖礦公司開始加強擁抱可再生能源時，也必須為他們以清潔能源生產的比特幣給出證明，才有辦法洗去外界對挖礦產業高碳排的印象。

責任編輯：蕭閔云

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。