聯準會主席稱通膨恐延燒到明年夏季!專家:供應鏈短缺極似二戰後
聯準會主席稱通膨恐延燒到明年夏季!專家:供應鏈短缺極似二戰後

聯準會(Fed)主席鮑爾(Jerome Powell)警告,直到明(2022)年夏季前,通膨壓力可能都會一路偏高。

Jerome Powell
Jerome Powell
圖/ MoneyDJ

MarketWatch報導,鮑爾30日赴眾議院金融服務委員會(U.S. House of Representatives Financial Services Committee)作證時表示,經濟如今面臨「極不尋常的」的供給吃緊問題,但這些狀況終將緩解、通膨過段時間就能降溫。

鮑爾坦言,通膨何時能緩解根本無從評估,但他認為接下來幾個月及明(2022)年上半年期間,應能稍稍舒緩。他並指出,整體來看,通膨預期依舊跟Fed設定的2%目標保持一致。

芝加哥聯邦儲備銀行總裁Charles Evans 30日稍晚則表示,供應短缺、供應鏈支離破碎的狀況,幾乎跟二戰後一模一樣,當時美國必須把戰時物資的生產線重新轉換為消費性產品。他說,這導致人們面臨較高的物價。

美國8月的消費者物價指數(CPI)年增5.3%,遠高於Fed預設的2%目標。

鮑爾稱物價、就業恐衝突

CNBC、路透社等外電報導,鮑爾9月29日在歐洲央行(ECB)舉辦的遠距研討會表示,供應鏈瓶頸並未改善,著實令人「灰心」(frustrating),問題似乎還惡化了些。他預測這個情況很可能會持續到明年 ,通膨居高不下的時間將比Fed原本估計還久。

battery resourcers
battery resourcers 的工廠設備
圖/ battery resourcers 網站

鮑爾坦言,「我們已很久未曾遇到這種狀況,央行的兩大任務目標的關係呈現緊張狀態(tension).....通膨不但偏高、還遠超過預設目標,但就業市場卻似乎仍有剩餘人力(slack)。」這種狀況可能迫使Fed犧牲其中一項,在就業仍需成長之際調高利率來抑制物價。他表示,「未來幾年要如何處理這項問題,是央行最優先且最重要的任務,這會極具挑戰。」

鮑爾明顯是在跟美國1970年代的停滯性通膨(stagflation)作對比。美國目前的就業人口依舊較疫情爆發前短少超過500萬人,但Fed已將今年的通膨率預估值上修至4.2%、遠高於預設的2%目標。Fed預測明年通膨率將趨緩至2.2%,略高於6月當時的預估值。

本文授權轉載自:MoneyDJ理財網

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責任編輯:傅珮晴

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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