微軟統計當機災情！850萬台裝置遭殃「僅占1％」，事主Crowdstrike如何釀成大災難？|數位時代 BusinessNext

微軟統計當機災情！850萬台裝置遭殃「僅占1％」，事主Crowdstrike如何釀成大災難？

資安公司CrowdStrike發布的一項軟體更新，導致微軟全球性當機，微軟發布聲明，指出全球共計850萬台設備受影響，目前已經提供5項協助。

影響850萬台設備，目前提供5項支援

獨立資安公司CrowdStrike的一場更新，釀成史上最大的IT危機，微軟發布聲明，初步統計CrowdStrike 的更新影響了850萬台Windows設備，佔所有 Windows 裝置不到1%，微軟強調，雖然比例極小，但對經濟和社會層面有廣泛影響。

聲明中指出，雖然這一事件並非起因於微軟，但由於它影響到生態系統，承諾將持續進行補救措施。目前的重點是協助客戶安全恢復受影響的系統，已採取的步驟包含：

專家協助：安排數百名微軟工程師和專家，直接協助客戶恢復系統服務。

提供自動化解決方案：持續與CrowdStrike合作，協助自動化開發解決方案。CrowdStrike已經向客戶建議一套解決方案，並針對此事件發布公開聲明，解決Windows端點問題的操作指示也已同步發布在 Windows訊息中心。

發布修復指引：快速發布修復文件指引。

雲端業者合作：與其他雲端服務供應商合作，包括 Google Cloud Platform（GCP）和 Amazon Web Services（AWS），分享我們在產業中所觀察到的影響狀況，並提供與 CrowdStrike 和客戶溝通的相關資訊。

最新狀態追蹤：透過Azure狀態儀表板，讓客戶瞭解事件的最新狀況。

這份聲明中並未提及賠償問題，不過全球最大的保險經紀公司達信（Marsh）透露，旗下客戶已有至少75家發出索賠的通知，初步判斷都有涵蓋在網路保險的範圍內，預計將會進行理賠。

關於航班延誤的賠償，目前由各家航空公司先祭出補償措施，至於微軟或CrowdStrike後續需要擔負的賠償責任，由於損失金額初步難預估，即使有損失，要證明是因為這場事件引起也不容易，因此具體的賠償金額和方案，預計還要一段時間才會有消息。

小更新釀大災難，過度依賴雲端服務的風險？

根據微軟2023年公布的資料，目前微軟的資安生態系統有超過15,000家以上的合作夥伴，為何只是其中一家資安公司夥伴的軟體更新，會導致Windows大範圍當機？

微軟副首席資料安全長官安．強森（Ann Johnson）回應《彭博》採訪時，用了「加油站」來比喻：「如果把汽車帶到加油站加油，但加的油品質不好或是被污染，你的汽車就無法正常行駛了，錯誤的燃料會遍布整個發動機系統，最終影響整個車輛運行。」

而這次CrowdStrike的更新問題，就如同品質不好的油進到整個系統中。強森指出，為了提供最高等級的安全性，CrowdStrike運行在一個會影響整個Windows基礎設施的層級，因此當他們出錯，就會造成廣泛的影響。

這起事件也讓各界看到雲端服務隱藏的高風險問題，包含全球對少數科技公司的高度依賴，輕則像這次事件一樣影響日常營運，嚴重則可能成為敵對國家利用的漏洞。

同時也顯現出系統備援和快速重啟的機制，已經是整個生態系共同的任務。微軟在聲明的最後指出，此事件展現出微軟廣泛生態體系之間的緊密互聯性，其中包括全球雲端服務供應商、軟體平台、資安業者、軟體供應商以及客戶們，同時提醒了我們，在此科技生態體系中的每一位成員，都需要優先進行完善的安全部署和災難復原。

責任編輯：李先泰

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。