2007仍是網路發燒年|數位時代 BusinessNext

專門進行網路市場調查研究的公司eMarketer，推出了它的二○○七年十大關鍵預測；無獨有偶的，科技雜誌《紅鯡魚》（Red Herring）也連續第三年推出年度趨勢預測。此外，美國《商業週刊》（BusinessWeek）和《財星》（Fortune）也都推出二○○七年的投資指南，告訴讀者未來一年該把錢放在哪裡。歸納這些眼花撩亂的各家預測，我們能看到什麼共通點？

**Google將跨媒體廣告合作

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從二○○六年開始起飛的網路廣告，二○○七年更是熱到不行。根據eMarketer的估計，美國網路廣告預算將達到兩百億，其中除了普通的橫幅廣告外，成長最多的當然是關鍵字廣告和各種影音廣告。而提到網路廣告，指標性的公司就是Google。
成為搜尋引擎之王的Google，現在以它的廣告經紀人身分更為人所注意。Google以配合內容和搜尋結果的關鍵字廣告（AdWords/AdSense），不僅替自己賺進大把鈔票，也連帶使得加入廣告聯播的部落客們雨露均沾。
此外，自從Google以十六億美元買下影片分享網站YouTube之後，關於線上影音廣告的討論一直甚囂塵上，但除了談論之外，真正投注的資金並不多，eMarketer認為影音廣告的播放平台會增加，但資金還不到成熟期。
回過頭來看，《紅鯡魚》則看到Google除了網路廣告之外，更跨足報紙與廣播，意在成為全方位廣告平台，因此針對二○○七年的預測，Google與電視台合作之日不遠矣。當然擁有愈多廣告播放媒體與平台，廣告經紀巨人未來豐收的一年指日可待。

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社群網站周邊效應不可忽視

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如果把二○○六年定為Web 2.0的一年，或社交網站的一年也不為過。從MySpace到台灣的無名小站，社群網站的一舉一動都引來網路世界的關注。首先當然是因為社交網站的黏性所產生的流量，而在網路的世界裡，流量就是錢潮。
挾帶著成熟的社群網站流量優勢，二○○七年社群網站據eMarketer估計，將超過十億美元進帳，主因來自於社群網站的全球性擴張、利基型社群網站（例如專為銀髮族設計的Eons.com）的誕生，以及社交網站和搜尋技術的結合。
而社群網站的周邊效應更不可忽視，包括口碑行銷（Word of Mouth），也就是消費者寧願相信其他使用者的見證，也不輕易相信電視上滔滔不絕的代言人，購物前先上網搜尋其他消費者的說法已經成為網路購物族的習慣。此外，商業性網站也朝向社群發展，如講究人際關係的網路人力銀行LinkedIn。經營社群到目前為止，依然是吸引一群人並讓他們留在網站上的最好作法。

**上網靠手機，病毒將肆虐

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手機無疑是廣告和社群的下一個平台，而這也是各家媒體預測的二○○七年趨勢。《紅鯡魚》大膽地預測在手機愈來愈聰明的情況下，如同電腦病毒一般的手機病毒可能在今年威脅到手機使用者。當然這表示一件事：絕大部份的手機都可以上網。
事實上，蘋果電腦的iPhone已經問世、網路電話（VoIP）業者Skype也將和硬體廠商合作認證手機、３Ｇ行動電話市場預期也將在今年有大成長。手機已經不只是聯絡的工具，而是攜帶型的電腦。
綜上所述，二○○七的科技走向還是與網路脫不了關係，不論是廣告、社群或手機應用都和網路相關。從網路遊戲《Second Life》逐漸發揮實體影響力的情況看來，虛擬與真實的分界逐漸模糊，也沒有必要了。
在諸多媒體預言中，也有「狂野版」預測，《連線》雜誌（Wired）和科技新聞網站CNet都以公布惡搞預言的方式來戲謔媒體的預測。但其實所有的玩笑都有立基於真實的狀況，也都有認真的成分在內。狂野的預測不過是把真實誇大，而把真實誇大向來是媒體的花招。
《連線》雜誌的預測中，有多項和Google有關，也有多項提及社群網站，或許等今年終了，回頭檢驗預言時會發現，狂野版的預言反而準確率更高。

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。