「利」不從心的低利率時代|數位時代 BusinessNext

和經濟相關，又常常變來變去的數據中，卻偏偏有一大群就是以「率」來命名的，像是利率、匯率和失業率；當然也有另一群以「指數」命名的，像是股價指數和消費者信心指數。最近媒體的焦點就集中在這些叫做「率」的難兄難弟。不過，這並不是什麼好事，因為雖然這表示媒體對於經濟的不同層面開始感到興趣，但是觸發點顯然是股票跌跌不休，讓股票指數漸漸失去了媒體關愛的眼神。君不見現在的經濟新聞多半是：「利率谷底盤旋」、「匯率劇烈變動」或是「失業率屢創新高」。
在這眾多的「率」氏兄弟中，利率和所有人最息息相關，不出國的人可以忽略匯率，退休的人可以不關心失業率，但是每個人都受到利率的牽連。在定期存款利率猛創新低的同時，部分軍公教退休人員享有存款利率18%的保證，必須由政府編列數百億預算來支應；台灣的保險公司，由於過去販賣的保單，保證利率高過目前市場的利率，虧損累累，逼得某些老字號得要拍賣大樓求生；房屋貸款利率屢屢降低，不但沒有能刺激買氣，還惹來舊房貸戶抱怨。
以近期全球和台灣的經濟發展來看，台灣未來幾年內的利率，嗅不出有回升的跡象。看來，政府如果不能降低對退休人員的保證利率，每年數百億的預算是逃避不了的，保險公司除了賣祖產之外，還可以衝新保單來稀釋舊保單的影響，但是對於舊保單包袱沉重，新保單佔有率又節節下滑的某些老字號而言，接下來幾年，還是賠錢的機會多。不過，最無奈的，恐怕還是靠著利息過日子，卻沒有利率優待的市井小民。
看起來，利率在台灣攪亂了一池春水，事實上，利率目前在全球都是經濟的最重要問題，因為，利率是資本的價格。在經濟好的時候，由於預期報酬高，因此沒有人關心利率的成本，但是等到經濟不好的時候，人人斤斤計較，利率就成為嚴肅的課題。

**觀察利率，看出潛在危機

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觀察利率，也可以看出經濟體潛在的危機。以中國為例，過去十年一直快速成長，照理來說，企業發展搶錢，會讓利率高升。但是中國的利率居然也位於低水位，令人百思不得其解。原因在於，中國的經濟發展靠外資支撐，但是當經濟的發展，讓百姓富起來之後。百姓和企業的資金，在沒有完整的資本市場投資工具下，除了跑進股市，把中國股市炒成幾百倍本益比，其他都流到銀行存起來。由於資本不許外流，造成游資過多，企業在中國借款的成本，往往比在台灣甚至於歐美市場還要便宜。
當利率長期處於谷底時，通常也是經濟復甦的燕子望眼欲穿卻遲遲不來的時候，對於投資人或企業而言，是無可奈何的。但是在耐心等待的同時，至少可以用利率來判斷景氣何時回春，以及其他的經濟體是否值得投資。

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。