時代引擎的換檔，你跟上了嗎？|數位時代 BusinessNext

每個時代的社會中都有所謂的「顯學」，你也可看成是科學哲學家孔恩（Thomas Kuhn）說的「典範」（paradigm）。一旦顯學當道，那這社會中的所有目光都會聚焦在它身上，所有的理論、冠冕、標準都會為它「量身打造」，例如過去十年來的台積電董事長張忠謀先生，就是鮮明代表；他代表的是一種「科技突破引導商業模式創意」的時代顯學，由Intel的創辦人摩爾（Gordon Moore）發端、魄力CEO葛洛夫（Andrew Grove）發揚光大，而由銀髮張忠謀接下最後一棒。
說他最後一棒，是因為我們看到典範即將移轉，半導體深次微米（或稱奈米）的蝕刻技術不再18個月就可躍進一次；而即使能，這世界怕也不再那麼需要它；而即使還是需要，它能在商業、股市、產業供應鏈上引發的強大主導力，也勢必不若以往——譬如發明747的波音，在它第一架原型機升空的那一剎那，它的影響力就也永遠只能留在地面。

**新時代的顯學

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不是說張忠謀先生不好，而是：他就只能和過去的王永慶先生一樣，成為下一個舞台的背景。
是的，下一個舞台將會有好長一段時間，不會再有「Intel Style」或「TSMC Style」的扣人心弦故事出現，除非台積電出現戲劇性的自我革命，像IBM當年一樣；而在「不連續性創新」的現代商業史上，這是多麼難的一件事。
而我們有理由預見，這個新時代的顯學是「平凡中的創新」。那是因為新技術已經普及到我們四周，成功的關鍵一擊不再是「科技突破」那種火花四射的「創意」（creativity），而是把夜空中黯淡墜落的火花拿來細心琢磨、砥礪各種潛能的「創新」（innovation）。台灣的聯強國際，就是這樣的一家公司，一個「洞悉科技和機會潛能」的新典範代表者。沒有超級巨星、不必參加經發會、去大陸也不會惹來陸委會關心；它外表平凡得不得了，但它可是真能成長、真能賺錢。
在這期的《數位時代雙週》封面故事中，資深召集人盧諭緯為讀者帶來她跑上跑下整個聯強體系的採訪成果，和其他媒體曾報導過的聯強故事不同的是：我們嘗試由一個「解謎典範構造」的做法來觀察，因而這組報導不只是一組「故事」，而是一系列的「聯強學」。
去年12月，我們在摩根士丹利的網站上看到一份他們最新的「科技公司新地景」（Technology Company Landscape ）的研究報告，驀然發現，許多.com網路公司的股價居然悄悄地漲了好幾倍，相較Nasdaq整體市場指數全年下跌29%，這樣的表現其實是優越得不得了。這個好奇，促成了這期的特別報導——「.com的第二個日出？」
研究結束的截稿時分，我們也才驀然發現，許多.com公司的業績走揚，其實是「聯強化」了；而聯強近年來的爆發力，卻又是它更「.com化」了，而它們共有的特色都是：平凡得不再能吸引起你的注意。
希望看了這期雜誌，你會成為第一個用典範搜獵眼神，看平凡世界的人。

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。