每年7萬美元 MIT為你打開技術、產業人脈窗口|數位時代 BusinessNext

「和學校合作，算是取得一張東看看、西看看的門票，從眾多新技術、新研究中，挑出企業自己要做的事，」時代基金會副執行長趙如媛如此比喻，表示全球頂尖大學的產業資源豐富，可為企業培育人才、找尋創意、移植技術取得捷徑。
趙如媛表示，企業最常面臨的問題，就是不知道大學裡有什麼資源，教授也沒時間親自拜訪企業，分享最新的產業研究、技術，不過產學合作不需大海撈針，找到每個學校的產業合作窗口，可事半功倍。

**國際大廠花錢拿會員資格

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時光回到一九四八年二次世界大戰期間，美國政府委託ＭＩＴ研發技術，並將成果授權讓企業開發，至今ＭＩＴ的產業聯絡計畫（MIT／ILP）延續至今，已成為全球企業向ＭＩＴ挖寶的最佳窗口，舉凡微軟、諾基亞、惠普、波音、奇異、瑞輝藥廠、美林證券或ＢＭＷ等，都願意每年花上萬美元加入ＩＬＰ會員，取得研發技術的捷徑。
ＭＩＴ產業聯絡計畫落腳全球，台灣的時代基金會（Epoch）長期與ＭＩＴ合作，十四年前就與ＩＬＰ（Industrial Liaison Project）牽上線，成為在台的聯絡窗口，包括台積電、永豐餘、台達電、宏碁等，都曾默默透過ILP研發技術、取得全球會員的產業人脈。
透過ＩＬＰ網絡，台積電曾與ＭＩＴ的半導體計畫合作，宏碁、台達電與惠普、諾基亞、NTT等老大哥們並肩，一同參與ＭＩＴ代號「氧氣Oxygen」的計畫，開發人性化科技。
「學校只能提供一些想法，但以ＭＩＴ的ＩＬＰ計畫為例，全球逾兩百個企業加入，台灣的企業一旦加入，也取得和國際大廠互動的方式，」趙如媛說。
再以在台有五十七年歷史的造紙大廠永豐餘為例，近年積極朝向生化、電子、金融等多元發展，學校，成了傳統老店轉型的研發中心，甫成立的永奕科技公司，點子就是來自ＭＩＴ兩個小時的參觀活動。

**永豐餘取得ＲＦＩＤ技術

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二○○○年在時代基金會策劃下，永豐餘集團董事長何壽川與兒子、永豐餘協理何奕達現身ＭＩＴ，與台積電、台達電、廣達、鴻海等十餘家時代基金會會員代表，參觀位於ＭＩＴ地下室的小實驗室，由ＲＦＩＤ（無線射頻辨識系統）權威教授撒爾瑪親自解說該技術最新發展，何壽川靈光乍現，回台便交代何奕達，評估ＲＦＩＤ的發展性。
「一項研究、創意要商業化，企業要願意做後面的苦工，」趙如媛說。
永豐餘何家父子在ＭＩＴ開了眼界，以行動跨足ＲＦＩＤ，隨即加入ＲＦＩＤ的相關學術單位，包括麻省理工學院Auto-ID中心，並以創始會員身份加入主導ＲＦＩＤ標準的EPCglobal聯盟，掌握產業know-how。
一個在校園看到的好點子，永豐餘卻花了六年準備，二○○一年起在集團內展開ＲＦＩＤ研究，經多年測試及何奕達在台美兩地奔波，網羅曾任EPCglobal執行小組召集人的戴念華，二○○六年十月，永奕科技正式在台成立，創業點子始開花結果。
「ＲＦＩＤ是未來不可忽略的重要科技，透過該技術，日本實驗室已可查出牛奶是從哪頭牛擠出來，未來五年將可普及，」永奕科技總經理戴念華說，二○○七年台灣ＲＦＩＤ產值可達五千萬美元，占全球一‧二％，六年後挑戰一○％市占率。
但真的只有ＭＩＴ這條路嗎？趙如媛說，「不一定跟ＭＩＴ，如史丹福（Stanford）大學的產學合作也很有名，說不定直接和台灣機構合作更務實，」除尋求一般的產學合作窗口外，技術移轉中心也是挖寶的關鍵字。
以國內的工研院為例，一九九八年即與史丹福大學簽訂技術合作協議，進行前瞻技術研發，工研院的創意中心也有強大的院外合作單位當後盾，包括MIT的媒體實驗室（Media Lab）、美國的ＩＤＥＯ、美國未來研究所（Institute for the Future）等，也是企業向研究機構挖寶的關鍵窗口。
校園裡藏有優渥的產業技術、人才、脈絡等寶藏，IBM、Google甚至在ＭＩＴ校園設下辦公據點，以便隨時交流，尤其各大學申請研究經費日益困難，只要企業願意花錢贊助，未嘗不是換取長期研究能量的划算投資。

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。