【2023 Meet Taipei】廢棄物如何做到「只進不出」，打入半導體大廠？利百景、臥龍智慧曝秘方|數位時代 BusinessNext

【2023 Meet Taipei】廢棄物如何做到「只進不出」，打入半導體大廠？利百景、臥龍智慧曝秘方

2023年Meet Taipei創新創業嘉年華中，邀請到專精綠色製造供應商利百景以及臥龍智慧，分別就工廠廢棄物以及水資源利用領域做討論。

目標讓廢棄物「只進不出」，利百景推2大解法朝再生邁進

鍾政祐表示，過去的廢棄物處理主要分成回收、燃燒和掩埋，但看似處理掉廢棄物，實際上仍然會產生後續的廢棄物再生，「所以我們著重在找出讓廢棄物完全回收的方法。」

鍾政祐分享，歐洲通常都會規劃處理廢棄物的專門園區，讓廢氣品「只進不出」，全面資源化。當中的困難點在於，廢棄物畢竟不是產品，要再商品化需要經驗以及判斷和分析。為此，利百景也特別投入檢測設備的開發，「要知道廢棄物成份是什麼，才會曉得如何資源化。」

目前利百景的業務有二，包含將焚燒廢棄物，將熱能回收做二次利用；以及透過物理蒸餾，將有機廢氣液製成再生溶劑銷售，落實循環經濟。不僅獲得半導體大廠青睞，該公司也在去年以環保股的身份掛牌上市。

新兵立大功！臥龍智慧「治水」秘方拿下半導體大廠訂單

至於前台積電工程師出生的謝文彬則專攻水資源利用，將AI技術應用於廢水處理。一般來說廢水處理過後產生的沉殿物多寡，取決於處理時化學藥劑的劑量，AI則能夠大廠協助產生最佳劑量，並輔助整套污水系統處理解決方案。

由於客戶多以大廠為主，謝文彬說要如何取得客戶信任是最大難題，「第一個客戶很重要。」臥龍智慧除了協助客戶進行系統安裝，也會和系統廠溝通進行AI操作介面的整合，加上謝文彬本身的半導體背景，和客戶溝通起來無礙，種種原因都幫助臥龍智慧拿下半導體廠訂單，產品也已進軍新加波、馬來西亞和美系資料中心。

謝文彬坦言，在廢水處理這一塊傳統大廠做的不盡理想，數位轉型的導入不佳，「像半導體就面臨如何保存老師傅經驗這樣的問題。」謝文彬分享，在導入臥龍產品後，半導體客戶的水質提升了40%，連帶化學品也減量，還將配方導入熱製程設施。

「和前幾年不同，競爭者越來越多」鍾政祐說。也因此，兩家企業主不約而同表示，如何利用現有產品為客戶創造更大的附加價值，將會是未來的經營目標。

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。