Google撐腰，Bard流量還只有ChatGPT 13％！開放支援Gmail、地圖能救嗎？|數位時代 BusinessNext

Google撐腰，Bard流量還只有ChatGPT 13％！開放支援Gmail、地圖能救嗎？

Google聊天機器人bard推出了至今最大更新，未來將可以連結gmail、Google文件等旗下眾多服務，讓原本需要好幾個App的問題一次搞定。

Google推Bard至今最大更新，可連結旗下各大服務

Google宣佈推出Bard的擴充套件Bard Extensions，能夠讓Bard從Gmail為首的各種Google工具中尋找並顯示訊息，完成跨服務的資訊整合，不過這項新功能暫時只有英文版。

在Google的舉例中，當你在規劃一趟旅行時，用戶可以讓Bard從Gmail了解每個人合適的時間好尋找航班與飯店，再透過Google Map查看前往機場的路線，甚至透過YouTube尋找相關的影片供閱覽，一站式完成原先需要跨App的任務。

Google資深產品總監Jack Krawczyk更透露，除了可與Google旗下的服務連結外，他們也在與第三方業者合作，未來可將Bard串連至其他服務。

而對於外界一直相當在意的隱私問題，Google也強調，即使串流更多服務，人工審核人員也不會看到用戶Gmail、Google文件和Google雲端的內容，Bard也不會利用這些資料發送廣告，或者訓練模型，並且用戶對這些隱私權的設定擁有完全的自主權，可以隨時關閉。

Bard的另一個問題則是可能胡說八道，說出不是事實的資訊。對於這個生成式AI的通病，Krawczyk表示他們把Bard設定的更為謹慎，只要系統對資訊不是那麼有把握時就會主動承認，希望Bard能夠建立起用戶及生成式AI之間的信任橋樑。

Google還設置了一個「再次檢查」（doubel check）按鈕，用戶點擊後Bard就會顯示Google搜尋結果讓用戶檢查回應是否有不一致的地方。

另外，為了讓用戶可以更容易分享和Bard的對話，也可以透過公開連結讓其他人看見與Bard的討論，甚至可以接續詢問該主題的內容。

Google積極更新Bard功能，但流量依舊被ChatGPT狠甩

ChatGPT的興起，讓Google在今年3月發布了聊天機器人Bard，然而這項技術卻在公司內外都沒能收穫好評，被認為一點也沒有Google的風格，是AI浪潮迫使他們急就章推出的半成品。

ChatGPT便一度打破紀錄，成為有史以來成長最快的服務，推出僅僅兩個月就達成1億用戶的里程碑，雖然目前傳出熱度緩緩下降，活躍用戶數在6、7月下降了10%左右，但根據流量監測網站SimilarWeb的資料，ChatGPT仍是目前全球流量排名第23的網頁。

但Bard並沒有引發同樣的關注。《路透社》指出，Bard在今年8月的瀏覽量為1.83億次，約是ChatGPT的13%左右。

也因此Google一直積極更新Bard的技術，與剛推出時相比，如今不僅能連結旗下各大服務，還支援圖像辨識及生成等功能。雖然短時間內Bard似乎沒有追趕上ChatGPT的可能性，不過在Google不斷提供新功能下，或許有機會等待出現化學變化的那天到來。

Google就說，這種連結其他服務、給予更優質回應的嘗試，只是Bard新功能的第一步，這是AI裡非常新興的領域，他們接下來會依照用戶回饋持續改進。

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。