讓數位相機超好用的幕後巧手|數位時代 BusinessNext

與桌上型PC已然成熟的趨緩銷售大異其趣，數位相機的成長如日中天。2003年，全球數位相機市場據估計達3200萬台，較去年成長3成以上，其中，以相機起家，目前佔有全球數位相機約16%市場的佳能，立下在今年內擠掉新力、富士，取得全球第一的目標。姑且不論可能性高低，這麼大口氣，有一部份憑的是該公司贏得不少贊許的「設計」。
「原本我用的是其他牌子的單眼相機，」一位專業攝影師描述著他改用佳能產品的原因，「但是卻必須兩隻手一起才能操作。」他發現，佳能的同等級產品可以讓他單用右手就完成必要操作。
仔細觀察，佳能從普及機種PowerShot A系列、袖珍而五臟俱全的IXY系列，一直到中高階的PowerShot S系列、G系列以及單眼的EOS系列，除想當然爾的追求重要的「高畫質」「高效能」外，也顯現出佳能數位相機事業部部長押山隆口中同樣重要的開發原則，「時尚的外觀」與「無壓力的簡便操作」。
其實，佳能的產品從開始設計到成品問世都有一套井然有序的流程。

**讓消費者產生滿足感

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首先設計團隊腦力激盪，討論出下一批產品的設計要項，然後各自根據腦海中浮現的產品圖樣自由發揮，繪製出設計草圖。接著由設計中心與相關部門評選，縮小範圍，再用材質較柔軟、便於加工的白塞木製作擬真模型，請各方人士握握看感覺好不好，並予修正。形狀確定後，便將相關資料輸入電腦，運用3D的CAD軟體，進行透視圖分析、色彩變換等操作，不但提升效能，也節省實作成本。
佳能還在1995年到2001年發行定期刊物《親和性》（Accessibility），教育全體員工除了要打造親和的「使用者界面」（User Interface）外，更要擴而及於「全方位設計」（Universal Design），貫徹「無障礙」與「任何人都易於使用」的設計理念。統籌佳能設計的「技術本部綜合設計中心」所長酒井正明則表示，「我們的設計不但著重容易使用，還要讓消費者在使用後能產生滿足感。」
此外，在東京的新宿、銀座與大阪的梅田，佳能與電器零售業者Digital House合作，成立所謂的「Zero One」商店，讓使用者體驗佳能的各項產品，提供維修並於店內舉辦研討會等活動，隨時吸取第一手的使用者反應。「這產品拿在手裡感覺不太舒服」「這裡容易按錯」等回饋，都讓難以接觸使用者的設計團隊獲得改進的寶貴意見。
從佳能的身上，我們可以發現，「設計」不單單是創意的自由揮灑，更要回歸商業經營最經典的原則，「你得賣使用者需要的，而不是賣你想賣的。」

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。