「台北，不應為只做到60分，找藉口！」|數位時代 BusinessNext

我兩年前開始認識台北。那時候，每個月都來台北出差，除了LG的家電外銷，還跟台灣業者談OEM。第一次來台北是三月，覺得天氣怎麼那麼熱，也被街上的摩托車嚇一跳，跟我在中國看到的不一樣；在中國，自行車很多，但非常混亂，比起來，台北的交通較有秩序。那時候住在福華飯店，看到台北有很多樹，覺得政府還滿重視老百姓的生活。
我1988年在香港學中文，後來在大宇的電子部門工作，1996年起到中國的成都住了5年。
我兩岸三地都待過，中國大陸的人做生意，一開始不會跟你說心裡話，但一旦當成朋友，什麼事都會坦白；香港人是即使跟你不高興，也會說客氣話，盡量避免衝突；台灣人在商場上比較直接，Business is Business，不會讓私人感情影響生意。這都跟韓國人不同，我們韓國人很重視感情，在商場上，開心的時候會很興高采烈，不開心也會發作出來；有時候甚至會因為私人感情，影響到公事上的判斷，這是韓國人的優點，也是缺點。
在台北長住後，覺得台北人的節奏很匆忙，在路上的人都很緊張。漢城比較relax，行人很輕鬆，市容也比台北活潑；在台北自己開車後，才發現交通還是比漢城差，很多人不守規矩。
台北還有很多我不理解的地方，比如電視上有很多新聞台，但一些很稀鬆平常的事情，居然當成很重要的事情來報導，在我們看來，實在不可思議。

**不該為例外找藉口

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韓國人比較有榮譽感，也比台灣人守紀律、有犧牲奉獻精神；台灣人很自我本位，也不太重視團體利益，自己部門或自己範圍以外的事情，台灣人都不願意幫忙。台灣人太習慣有意見，比如我們給台北公司幹部90分的業務目標，如果在韓國，不管怎樣都要全力以赴達成；在台北，卻會一直聽到很多理由，大家都為只做到60分找藉口。
韓國人重視中長期規劃，也強調戰略。做一件事情，我們會把所有可能的狀況徹底分析，擬出對策；我們重視系統，所有人都必須遵守系統，不允許例外，但在台灣，大家都會為例外找理由，不關心這件事是不是合乎系統。在韓國，公司上下層的分界很嚴格，但事情如果決定出方向，一群人就會全心投入；但在台灣，我常覺得有溝沒有通，討論後做成決定，表面上說要遵照決議，卻不會全力以赴，他還是覺得自己的想法才是對的。
但是，有件事我覺得台北比漢城好太多了，去年的颱風，我對台灣政府的預防措施印象深刻，事先的宣導、準備都很充分。在韓國，可能是我們的個性太樂觀，大家都覺得不會影響自己，結果造成非常嚴重的損害，還有人覺得這是不可抗力因素。其實這是人禍，不是天災。這點是我覺得韓國人要反省的，也是漢城要跟台北好好學習的。

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。