有了信任，才能與SARS共處|數位時代 BusinessNext

不管跟中世紀的黑死病或1918年的全球大流感相比，SARS不管在罹病人數和死亡人數方面，其實都算輕微。以傳染病來講，全球目前最大殺手之一是肺結核；依照WHO資料，全世界每天平均也有3000兒童因感染瘧疾而死亡，比SARS多太多了，但媒體並沒有天天報導。從風險管控的角度來說，公眾的確要防範SARS，但卻沒必要像現在這樣過度恐慌，甚至嚴重影響正常生活；民眾可能承受的風險沒有那麼大，卻有恐慌引起抗爭等過度反應現象。
台灣官方和媒體的很多作法，是民眾恐慌的來源。例如衛生署最早將SARS比喻成匪諜，它激起了民眾的注意，但卻把SARS和SARS帶原者比擬成帶有陰謀的、有意潛伏要害人的壞蛋，把病人和帶原者污名化，對防疫工作是有害的，可能得病的人更不敢去檢查。媒體也是，這次很多的消息和報導都沒有經過查證，大家搶新聞，24小時都要有畫面，沒有經過仔細編輯和核對，就把接收到的恐慌和謠言放大數倍，透過大眾媒體傳播。
在這次的抗疫過程中，很多人會以新加坡為例，認為台灣就是太民主，所以無法控制疫情。
事實上，政府的民主或威權與否，不是抗疫工作是否做的好的唯一判準；與其說新加坡的政府比較威權，所以做的比較好，不如說因為新加坡的社會安全作的好，政府對人民的醫療照顧和相關管控有經驗，系統和資訊完整，加上行政效率高、國家面積小，所以疫情容易控制。
我們看中國，同樣是威權國家，抗疫並沒有比較成功。

**接受適度的集體治療

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1947年紐約爆發天花時的抗疫過程，很值得我們參考。那一次市政府面對來自墨西哥的帶原者，並沒有刻意用很渲染、誇張的方式對大眾做宣導。那時候很多民眾並沒有接種疫苗，帶原者甚至坐車橫越了大半個美國，發病前還在紐約逛街，住進醫院後還感染給其他病患。但那時的衛生官員用不慍不火的語氣勸告大家接種，加上剛結束二次大戰，許多民眾有面對危機時自我組織的義工精神，很快動員起來，有高達600萬的人極有秩序地完成接種，解除危機。
在進行防疫工作時，「信任」很重要。人民對政府能力的信任、對專業醫療機構的信任，還有人民與人民之間的信任，其實是對抗傳染病能否成功的關鍵；如果這些信任受到侵蝕，對驚惶失措的大眾動用再多公權力，可能也無法有效控制疫情。短期來看，SARS對台灣社會衝擊很大，大眾的焦慮和恐慌需要適當的撫平；但從人類長期與疾病相處的歷史來看，文明的適應力是很強的，1918年爆發的流行性感冒，全世界有超過2000萬人喪命，到現在幾乎沒人記得。SARS可能短期不會完全消失，或許會變成類似腸病毒的疾病，每隔一段時間就流行一陣，我們也會找到和SARS共處的模式，把這個一開始看來是很嚇人的未知疾病常規化，社會也會發展出適當的儀式，來釋放大眾的集體不安。

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。