【圖解】硬體、醫療都是優勢！全球新創生態系台灣奪第26名，有哪些新創揚名國際？|數位時代 BusinessNext

【圖解】硬體、醫療都是優勢！全球新創生態系台灣奪第26名，有哪些新創揚名國際？

台灣在本次排名中獲得26名的成績；台北則在城市排名中位列41名。生態系的組成複雜、變數繁多，唯一確定的是只有不斷進步，才能把更多新創留在台灣。

百大國家榜單台灣位列26名，比去年進步4名

以國家排名來看，美國仍是壓倒性的領先者。英國在脫歐之後也受到一些影響，但大抵上前4名美國、英國、以色列、加拿大的排名3年來並沒有太大的變化。位列第6的瑞典，則是很好的展示了小國家一樣可以成為國際上最頂尖的領導者。第7名的中國則是首度位列前10，正不斷拉近與先進國家的差距。

台灣在本次的排名中，名次為26名，比起去年進步4名。

以城市排名來看，過去3年來舊金山與紐約的地位從未變動。舊金山仍是創業環境中的「超新星」，綜合評比的分數是紐約的3倍之多，但是2020年舊金山的分數是紐約的4倍、2019年是3倍，差距正在縮小。

北京則花了3年的時間從10名外擠進第3名，證明中國獨特的模式的確有其作用，龐大的內需市場、政治結構等，讓獨立的生態系可以在中國運作，在數據蒐集與AI等領域獲得優勢。

台北在全球城市排名中位列41名，除此之外，新竹、桃園、台南、台中、高雄也首度進榜（城市榜單共1,000名）。

國際看台灣：硬體、醫療是大優勢

從全球的角度來看，台灣從2020年的30名進步至26名，且根據StartupBlink的說法，台灣與阿拉伯聯合大公國（25）、葡萄牙（27）、奧地利（28）有著相當接近的分數，任何微小的變動都可能讓名次發生變動。以地區性來看，台灣位列亞太地區的第7名，正在縮短與南韓、日本的差距。

最值得注意的是台灣在硬體與IoT，以及醫療科技上的領先地位，以全球來看分別排行第14、15名。StartupBlink特別提到，台灣政府給予新創的支援，包含在發展、國際曝光上，以及針對人才引進的就業金卡，都是相當不錯的資源。

同時也提到，台灣本土市場太小，讓新創必須找尋出海的機會。但有像鴻海、華碩這樣的企業存在，讓台灣在硬體方面有獨特的優勢，此外，如Google也加大對於投資台灣的腳步，於台灣設立資料中心。

台北整體上來說優缺點也相同，但單論城市來看，台北在硬體與IoT上有不錯的排名（8）、行銷與教育科技也獲得相當好的名次，分別為14、28名。有趣的是，StartupBlink在台灣的區塊中也特別提及，知名的分析師、Stratechery的作者Ben Thompson也居住於台灣。

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。