電動車「浸沒式冷卻」是什麼？這家電動車新創獨門技術，打進車用電池世界盃|數位時代 BusinessNext

電動車「浸沒式冷卻」是什麼？這家電動車新創獨門技術，打進車用電池世界盃

專注在車用電池的新創行競科技，原本僅是想找適用於電動超跑的電池，在自行研發解決痛點後，意外挖掘新商機。

電池自己做！搶占「浸沒式冷卻」先機

行競科技是心元資本在台灣投資的新創，而設計車子，是創辦人 Royce 小時候的夢想。以前，他是在筆記本、牆壁上、課本上畫滿汽車，現在，他的辦公室仍隨處可見方向盤、汽車設計圖手稿和汽車模型，甚至連公司牆上都充滿汽車塗鴉。

不一樣的是，當時天馬行空的塗鴉已經實現，2017 年，行競打造出台灣第一台電動超跑，現在，它開發的電池模組更已經被海內外車廠採用，並躍升成為行競的核心業務。

就跟許多新創一樣， 一個好的題目，來自於解決創業者本身遇到的痛點。

要做出電動超跑，行競得先有一個效能夠高、熱控制夠好，以及又小又輕的電池。作為新創，行競很難像既有電動車大廠一樣，在製程上投入重資本開發，但市面上也沒有適合的產品可直接採用，唯一的方法，就是自己創造出一條沒人走過的路。

當時，他們發現市場上雖已有「浸沒式冷卻」的概念，但尚未真正被落實在電動車電池領域，因而決定投入研發。2016 年，行競取得浸沒式冷卻電池專利，並成功應用在擁有超強馬力的電動超跑。沒想到，比起酷炫跑車，大家對電池更感興趣。原來，行競在開發超跑、找不到適合電池的痛點，也同樣困擾著商用車廠商，這也讓行競決定轉向專注電池研發。

為了理解商用車的電池使用情境，行競花了4年和客戶密切合作、共同開發，甚至自己改造一台卡車，天天從台北內湖總部出發，繞著北海岸開，收集數據和測試功能。迄今，針對商用車開發的第二代電池已進入量產，客戶遍及日本、澳洲、芬蘭、義大利、加拿大等國，領域包含挖礦機、農推機、物流車等商用車。此外，擁有更大量電芯、對電池溫度管控也有剛需的太陽能、風電等儲能系統業者，也是行競的客戶。

3大重點，拆解新創生存之路

從推出概念性產品、重新聚焦，到針對目標客群設計優化產品，是每間新創的必經之路。藉由行競的歷程，有幾點我想與各位分享。

一、創新跟快速迭代的能力，是新創的最大武器。 就像過去，雖然已有人提出將電芯「泡」在冷卻液裡的理論，但遲遲未發生的原因是，要讓想法落地並不容易，且花了大筆資源在上一代技術的廠商，在轉向新技術時也會有許多包袱，而新創的機會往往在這出現。

二，提出創新想法後，更難的是如何推向市場，成為有足夠多人願意買單的商品。 行競為超跑開發的第一代電池，雖然擁有高效能，但成本卻很高，讓當時聽到價錢的廠商都搖頭，直到深入了解客戶需求、在規格和成本間取得平衡後，才順利打進市場。

三，決定「先做什麼」比「什麼都做」更重要。 懂得取捨、強化優勢，對資源有限的新創來說更是如此。以行競為例，有別於各家大廠相繼投入競爭大眾乘用車市場，他們以專利電池技術為利基，更專注在對於高效能電池有剛需、願意付出更多費用確保安全性，以及對外部採購零組件相對開放的商用車和工具機具市場，由此成功地切入全球供應鏈。

「希望未來，走在路上都能看見寫上『Powered by XING』的車。」這是 Royce 成立行競時就立下的目標，而我相信這天很快就會到來！

責任編輯：傅珮晴、蘇柔瑋

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。