為何SARS這麼毒？|數位時代 BusinessNext

SARS病毒在全球各地的蔓延擴散，主要是靠兩個關鍵因素，一是病毒本身的傳染性，一是醫療體系察覺、追蹤、治療與防止病例的能力。在受害最嚴重的亞洲，醫療體系無疑正面對嚴重的考驗。不過在亞洲之外，病毒本身的傳染性似乎扮演了更重要的角色。
以同樣位於北美的美國和加拿大為例：加拿大是亞洲以外受SARS之害最深的國家，共有超過340起病例並已有20人死亡，絕大多數的病例都集中在多倫多市的安大略省。而在美國方面，全國病例尚不及150起，並且沒有患者死亡。雖然SARS病毒傳入加拿大較早，在資訊與認識有限的情況下必然會造成較大傷害，但醫療體系與公衛水準相仿的美、加兩國在病例數字上有如此大的差距，讓許多專家不由得懷疑SARS病毒已經再度發生了基因變異。

**仍然無法確定病原

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根據微生物專家與流行病理學家的推測，SARS的病原，是原本寄生於動物的冠狀病毒，在經過基因變異之後轉往人類的身上發展。對冠狀病毒這類由RNA（核醣核酸）組成的病毒來說，基因變異是比較容易發生，而基因變異不但能讓冠狀病毒找到新的宿主，還能讓其更適應環境，以利繁衍。
冠狀病毒這種基因變異的另一重影響，就是讓SARS病原的檢測更為困難。目前國內外防疫工作的重要目標，就是找出一種可靠的病原檢測法，在最短時間內確定病患是不是感染SARS。
但由於SARS冠狀病毒的基因變異，使得樣本無法囊括所有「有變異狀況」的檢體，因此檢測的結果並不是完全可靠。例如美國疾病預防管制局（CDC）對美國國內的13個可能病例進行檢測，其中有七個都呈現陰性（也就是不帶原）反應，而加拿大針對可能與疑似病例進行的檢測，結果也有60％呈現陰性反應。基於同樣的原因，要發展出SARS的防治疫苗或特效藥，也不是短時間之內能夠做到的。
在加拿大所進行的檢測，還出現了一個很讓人困惑的結果，那就是有300名沒有到過受感染地區、也沒有罹患SARS的人，檢測結果卻是呈現陽性反應──這表示這些人帶有病原卻沒有患病。當然，任何一種檢測都可能會有誤差，但若將這項結果和WHO於4月16日確認SARS的病原為冠狀病毒之後，卻無法在所有的可能病例的檢體上找到病原放在一起看，就會推演出一個讓人不知所措的結論，那就是SARS要不就「不是冠狀病毒所引起」的，要不就是「在冠狀病毒之外還有別的病原」。
對於像SARS這樣一種新型流行病來說，任何一種看似荒誕的推理，在經證實為錯誤之前都有可能成立，而任何一種看似合理的推論，在經證實為正確之前也有可能有誤。我們唯一可以確定的是人類雖然自詡為萬物之靈，卻仍然無法與自然的力量相抗衡。

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。