永續風險指標是什麼？今年底落地台灣，CRIF總部如何助企業實踐ESG？|數位時代 BusinessNext

淨零不能單看一家公司排碳分布，重點在於分析關鍵數據

事實上，在實踐ESG中，主要有4個挑戰，包括風險評估時缺乏可靠的指標、難以預測風險後果、難以量化風險的影響規模，以及可能為企業帶來的多重影響。

蘭皮奇尼以蘋果公司（Apple）為例，蘋果產品本身的碳排放量僅占公司整體的1%，其他99%來自供應鏈，需留意的是，不同的供應鏈也有不同的特性，碳排放的分布比例也會有所不同。

換言之，衡量一間公司的碳排放，若只看公司本身，將會造成計算上的誤差，也會以為可以複製他人的作法，最核心的是仍需回過頭來收集整體供應商的碳排關鍵數據，才能界定範圍有效分析，辨別現階段的缺口。

企業要順利執行ESG、達到淨零目標，最重要的是分析「關鍵數據」，在資料管理中找出最好的解決方案，透過風險評估來達到永續經營。「這也是為什麼，CRIF總部要為台灣引進『永續風險指標』，提供最全面的ESG數據。」蘭皮奇尼表示。

「永續風險指標」今年底台灣落地，提供全面ESG數據

「永續風險指標」到底是什麼？主要是CRIF總部首創的指標，也是全球唯一能收集供應鏈資訊、符合國際標準的碳排放平台，提供市場上最全面的ESG數據；企業只要填上受認證的永續問卷，即可獲得碳排及ESG相關的量化指標資源。

蘭皮奇尼介紹，為了要協助企業評估全面ESG數據，CRIF總部引進台灣的「Synesgy平台」正是針對商業、環境、社會、治理、產業等5大面向進行數據分析，同時整合來自歐盟執行委員會（European Commission）、經濟合作暨發展組織（OECD）等140多個ESG公開指標。

這個平台，就像台灣企業在做「健康檢查」一樣，除了遵循ESG規定之外，也有實體風險、溫室氣體排放、轉型風險等綜合評估，而在檢測的過程中，還可以知道自家公司距離ESG目標計畫還有多遠。

當整體的風險指標項目都檢測後，企業將會得到類似永續合格的ESG報告；這份報告可以找到自己的永續破口，也具有國際標準，未來供應鏈如果需要檢視ESG排碳相關證明，就能呈現出來讓貿易訂單更順利。

據了解，目前已有1,100家企業雇主使用Synesgy平台取得「永續風險指標」，並有超過44萬家的供應商受邀參與，整套平台預計於今年底在台灣落地，首波納入實體風險中的強降風、強降雨等數據，補強台灣目前市場上的資料庫，未來台灣企業將更有機會順利實現永續發展。

責任編輯：蘇祐萱

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。