搶救貧窮|數位時代 BusinessNext

春節前，剛剛為上海某家汽車大廠完成了一支耗資巨大的廣告影片，請來德國的重量級導演，為這部4年來首度改款的新車建立新形象。這家車廠是中美最大的合資企業，成立僅4年，年銷量已突破10萬輛，去年成長了175%，創下了中國成長率最快的紀錄。
在我的印象中，不曾記得這個客戶什麼時候說過「這會超過我們的預算」這句話；只要符合市場行銷需求的，他們永遠要這地球上最好的（如果月球上有，他們也會考慮）。彷彿這個市場只要他們願意，沒有做不到的，因此設定目標後再來提高目標，就成了有點多餘的事，「定預算」只會限制了自己的成長可能性。
而不僅他們公司賺錢，他們自己也過得很好，頭頂交通大學高材生的光環，個個背景家世有來頭，上下班開著台幣50萬的車，住在市中心的高層。雖然大家已經相處久了，但是平時依然可以聞到一股貴氣淩人……
春節後，從台灣回來，隔週搭上往瀋陽的飛機，這是我初次拜訪另一位汽車客戶。

**不愛崗就下崗，不敬業就失業

**
初春的瀋陽挺暖和的，白天有2～3度，路邊一堆堆泥色的雪丘，市景顯得有些蒼涼，讓人不禁想起這裡正是歷代所謂的流放「邊疆」之地。
這間車廠在解放後沒有多久就已興建（算來50年歷史），是典型的「國企」（國營企業），生產各型卡車。進入接待室，只見一張木板凳，一面班駁的小鏡掛在沒有油漆的水泥牆上。我們一行人跟隨著謙虛親切的廠方人員，逛了一下整個廠區。
走進工廠內就聞到一股濃濃刺鼻的油煙味，偌大的車間，仿佛罩在濃霧裡，這片煙霧來自機器上的機油被高溫引起，廠方人員不以為意的繼續帶著我們走一趟生產線。工廠建築相當龐大，相對的，工人卻非常少，還有些三三兩兩地坐在一起抽煙。途經總裝區，幾位年輕的工人，衣服上沾滿油漬，扛著大型點焊機（這裡沒有台灣常見的robot機械手臂），按照規定的焊接鋼板，一片又一片，認真且賣力，火花不斷噴向他們的臉。我問：「他為什麼不帶護目鏡？」
廠長說：「護目鏡不合標準，容易模糊，工人們都寧願如此。」
再經過噴漆車間，裡面一部部空車在上漆，全部使用人工。雖然我們只是經過，仍受不了刺鼻的味道，忍不住快速通過，裡面一張張好奇的蒼白的臉，透過小窗看著我們，我才發現，竟清一色是女性。「他們一個月多少工資？」我問，「800元錢，…但是現在銷量差，只有總產能的1/10，原來6000人的廠，只剩下1000人。每個月只有10天有工，扣除保險等，一個月只拿300塊，不過比起來，我們這還算好的。」我隨口說：「那他們其他時間就可以打別的工囉？」一位經理苦笑著：「哪裡有工可打？」抬頭一看，牆上粗大的標語似在警告：「不愛崗就下崗，不敬業就失業」。我心想那被裁掉的5000名工人，就真的是不敬業嗎？他們做錯了什麼？
回上海的路上，我心情有些沉重，激動，一直想起那一張張在火光下認真工作，淳樸的臉。
我握著拳頭向同事說，不論他們能付我們多少錢，「搶救貧窮，一定要成功！」

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。