AAMA台北搖籃計畫孕育250位創業家！顏漏有：路才走一半、拚深化社群|數位時代 BusinessNext

回顧過往10年：以多元共學為核心

接著登台的是AAMA台北搖籃計畫重要推動者——顏漏有，在過去10年裡提攜超過250位的創業者們、聚集將近100位的創業導師。

顏漏有首先回顧過去參與AAMA計畫的創業者輪廓，男性佔84%、女性佔16%，年齡層則以40～49歲居多，其次是30～39歲，而總體的平均創業時間是8.3年。而AAMA的導師輪廓，背景主要是專業經理人（49%）或創業家（51%），並且在金融投資、數位科技應用、生活產品／服務等領域深耕。

顏漏有表示，創業類別可分成「數位科技應用」與「生活產品／服務」等2大類，前者例如企業雲端應用、行銷科技、AI／IOT、智慧醫療、電子商務等145家團隊，後者例如餐飲、文創設計、居家生活用品、教育、內容產製等106家團隊。

「我們常常說AAMA是結業不畢業。」 顏漏有提倡，所有加入AAMA計畫的創業者之間是持續學習與跨期交流的互動模式。他也強調，AAMA不是社交平台，而是學習平台，「看到導生互動總時數是1萬小時，（從數據來看）可能沒什麼感覺，真正可貴的是，這些導師願意分享人生經驗與經營智慧。」

對於AAMA社群而言，如何協助新創團隊連結外部資源也是重要課題。

「我覺得政府扮演很重要的角色，這幾年我們跟國發會、數位發展部、台北市政府產業發展局有密切合作，特別是在新創政策發展上有發揮影響力。」顏漏有表示，除了希望扮演新創團隊與政府之間的溝通橋樑，也積極對接外部的中大企業（如中華電信、緯創資通）、國內外創投（如中華開發創新加速器、心元資本）、專業服務機構（如勤業眾信、KPMG）。

展望未來：下一個10年如何走？

「成功不可複製，但智慧可以傳承。」顏漏有多次強調理念，那麼他如何展望AAMA計畫的未來10年？

顏漏有分享自己最近看的一本書《新創社群》，內容提到，經營一個新創社群至少要累積20年才能發揮真正的影響力，「所以我們才走了一半」。他認為，目前有2個努力的方向：一是深化社群關係，另一個是思考如何走向去中心化有機的次社群，必須讓一群有共同創業需求的學員們能夠學習互相協助、分享資源，才可能激盪出更多火花。

除此之外，台灣新創圈也必須積極與國際生態系統接軌，包含以色列、矽谷、日本新創社群都是我們要努力的目標。顏漏有總結道，在未來，台灣創業生態系裡的各個利害關係人（包含產、官、學）必須緊密串聯在一起，從而發揮深遠的影響力。

責任編輯：錢玉紘

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。