楊小仲換跑道創造峰迴路轉|數位時代 BusinessNext

記得剛踏出校門時，同班同學大多都有三、四個工作同時等著，」大學主修水利工程，創辦誠信致勝資產管理公司的楊小仲回憶，1975年剛就業時，正值政府推動十大建設等公共工程，當時的房地產業如同現今的電訊業盛況，是人人稱羨的當紅炸子雞。
十年河東，十年河西，當年炙手可熱的產業，如今卻在谷底盤旋已久。「我知道必須轉到一個人家需要的產業，」年近50的楊小仲所選擇的「有需求」產業，正是近來的熱門議題「不良資產管理」。

**無心插柳的職場際遇

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過去10年，楊小仲遇上三次企業財務危機事件，最初是自己所任職的公司，接著是幫朋友公司解決問題，當第三次碰上類似事情，「三折肱而成良醫」的他，短短3小時便規劃出解決方案，也因此醞釀他成立專門處理「企業危機」或銀行逾期放款的公司的想法，「一則可減少社會失業，二則有市場利基，」透過各種方式活化不良資產，便是楊小仲創立誠信智勝資產管理公司的初衷。

**與「律師」陳水扁交手

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談起這段由建築業轉換跑道的往事，有陰錯陽差，有滿腹心酸，但更多的是硬著頭皮，邊做邊學，希望早日化解僵局的信念。其中讓楊小仲記憶猶新者，就是第一次公司面臨財務危機，之後連陳水扁也參與其中的經驗。
事情發生在1981年，楊小仲在所服務的建設公司擔任開發部與業務部經理，正參與台北市松山區佔地萬坪的建築案，卻碰上合建地主發生財務危機所拖累，整個建築案因此停擺。某些賠上過半積蓄的債權人，氣得找黑道介入討債，公司高層嚇得不知如何是好，就這樣連躲帶拖，延宕了2個月仍無解決方案。當時的楊小仲，既不是股東也非公司負責人，但身為公司幹部，面對前來討債的建築小包商，於是他試著找當時債權人代表律師陳水扁商談。
然而，就事論事的陳水扁，見到他的第一句就問，「你既非股東也非負責人，那公司是否有委託書給你呢？」沒有委託書的楊小仲，在陳水扁辦公室待不到5分鐘，就被下了逐客令；步出律師辦公室，小包商聽到楊小仲就這樣毫無結果出來，甚至不諒解地連「你這個爛人！」等氣話都衝口而出。
即使與陳水扁的首次見面，是如此愕然地劃下句點，但抱著「事情總得解決」想法的楊小仲，仍不放棄地先從自己公司開始協調，「萬事起頭難，只要有誠意，雙方建立信任感後，接下來就容易多了，」在之後的折衝會議，楊小仲與陳水扁等債權人代表律師逐漸建立共識，事情也自此出現轉機。

**燙手山芋以喜劇收場

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當時不收分文接下此案的陳水扁，正值競選台南縣長失敗，妻子又因車禍癱瘓的人生谷底。在這事情的討論過程中，不免有債權人失去理性吵鬧不休，面對爭吵，陳水扁總會不假辭色告訴委託人，「楊先生很有誠意來解決問題，你們再這樣吵下去，我看今天就解散別討論了，我家裡還有老婆要照顧呢！」楊小仲回憶起這段往事，「許多律師不願得罪客戶，但陳水扁是屬於很敢講的類型，」而這件事最後也在銀行取回債權，房屋繼續興建，住戶取得產權並交屋，承包商也取得工程款後落幕。
父親過世得早，初中時代曾有段時間寄住在育幼院的楊小仲，總相信在逆境中反能激勵人更上層樓，而即使年近半百，唸書仍是他每天最重要的事。
目前正撰寫博士論文的他，每天清晨必開收音機學英文，不論查英文單字、通訊錄、個人記帳本，都透過一只不及巴掌大的哈電族完成。雖然不是使用新潮PDA，也不是走最當紅的「科技新貴」之路，但由楊小仲身上，我們看到一位時值中年，任職台灣傳統中小企業的專業經理人，不斷提昇自我，尋求另一片天的真實故事。

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。