為什麼有《30世代》專輯？|數位時代 BusinessNext

公元2001年12月，《數位時代》出版了這期「探索30世代」專輯，整整140頁，只有這麼一個專題。你會問：為什麼呢？
因為我們認為：台灣的30世代，是中國歷史上最強悍的一個世代，而且在周遭世界潮流的推湧下，必將在未來十年內，由政治、經濟、社會、企業、發明……等各個面向，攫奪台灣的領導權（見：p44）。
然而，我們卻未必充分理解這個緣由，也未必了解這個世代；身為這個世代中的人，也未必了解他們的能耐，和種種必須一肩擔起的挑戰。更多人還認為，台灣的命運不是落在陳水扁的50代手上，就是掌握在60代的宋楚瑜和70代的張忠謀手中。
其實，過去十年，世界已經丟出各種蛛絲馬跡，告訴你：權力下放的時代已經來臨。
跡象之一：是世界突然出現了一批年輕化的總統，前所未有。1992年，剛剛打完波斯灣戰爭、聲望如日中天的布希總統，居然在總統大選滑鐵盧，時年46歲、薩克斯風手兼律師的柯林頓，入主白宮。2年後，同樣的戲碼在英國上演，41歲的布萊爾（Tony Blair）打敗長年執政的保守黨，成為英國史上最年輕的首相──年輕到可以在任內生子。今年年初，日本換上10年來的第10任總理小泉純一郎，他年歲雖不小（59歲），但日本新聞媒體都指稱他是日本「心理年齡」最輕的總統──他的捲髮、他在青年偶像搖滾樂手竹野豐自殺時的痛哭、他的寫真集、他顛覆傳統政客生涯的婚姻（娶了小15歲的大學生為妻，後又離婚，單身20年），使他破天荒拿到90%的就任支持度，而支持他的主力，就是一向對日本政治吐口水的年輕人。
跡象之二：是世界突然出現了一批年輕化的「大企業家」。撇開.com泡沫的明星不算，你可以看到比爾蓋茲、艾利森（Larry Elison，甲骨文CEO）長年坐在Forbes世界富豪榜首位置，再加上麥可戴爾等，構成一串綿延的澎湃後浪，在歷史上第一次，和傑克威爾許（Jack Welch）、華倫巴菲特這些老CEO們分庭抗禮。即使談到併購，也都是「少年兄」出手比較狠辣，例如美國線上買下時代華納，新老闆是年方43歲的美國線上創辦人史蒂夫凱斯（Steve Case），而非白髮蒼蒼的時代華納執行長李文（Gerald Levin）──你得知道：當年亨利魯斯創辦Time時，凱斯都還沒出生。
看看我們的周邊，年輕化的廣播電台打敗了中廣和警廣；年輕的CEO救回了瀕臨解體的老汽車公司；年輕CEO的公司，才能成為股王。一步步去探究：權力結構的年輕化，其來有自。
回答這個「其來有自」，就是我們製作「30世代」專輯的動機，這本專輯不是「五年級」懷舊出版的餘緒，這是一本由「未來影響力」出發的探索之旅。3個月的準備時間，我們採訪過數百人次，跑出上百個交叉調查分析，找出盡可能找到的數據線索。
結論是：台灣正式進入「世代分工」的時代了！所有世代的人，都得留意你身邊的30歲這一代，他們可能會是併購你未來人生的人。想知道推論和證據嗎？那就翻開下面的140頁吧。

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。