遭指華為白手套，算能科技喊冤！算能科技是誰？母公司比特大陸有何來頭？|數位時代 BusinessNext

算能科技恐害台積電涉犯「華為禁令」

《路透社》日前於10月22日揭露，科技研究公司TechInsights在拆解華為昇騰910B處理器時，赫然發現其中含有台積電晶片，並隨即通知台積電此案。而台積電在接獲消息後，約於兩週前向美國通報，此案可能違反對華為設下的出口禁令。

「華為禁令」為川普政府於2019年及2022年分兩階段提出。第一階段，美方將華為放入俗稱出口管制黑名單的「實體清單（Entity List）」。簡單來說，美國企業除非有政府特殊許可，否則不能和華為做生意。

2020年的第二階段則加碼規範，任何有使用到美國技術來生產、製造產品的公司也不能和華為做生意，以進一步封鎖華為。由於半導體產品都或多或少應用到美國的技術、設備，因此當時台灣許多華為供應鏈的成員都受到影響，其中也包括台積電的晶片。

算能母公司「比特大陸」，曾在台違法挖腳工程師

據《路透社》報導，算能科技由比特大陸（Bitmain）共同創辦人詹克團（Micree Zhan）共同創立，且雙方密切相關。

算能科技母公司比特大陸，是一家總部位於中國北京的加密貨幣挖礦設備公司，目前是全球最大比特幣 ASIC 礦機製造商，其在2021年時被指控掩飾中資身分來台設立智鈊、芯道兩家科技公司，非法從事研發並挖腳數百名半導體工程師。

至於算能科技，則由詹克團於2019年創立，主打AI和RISC-V晶片產品設計，且銷售產品給中國地方政府，台積電一直向算能科技運送「數十萬顆晶片」，直到本月為止。中國企業註冊數據庫顯示，詹克團間接持有算能科技約22%股份。

據算能科技網站顯示，該公司在中國及其他國家的十多個城市設有研發中心。《路透社》揭露，其在2023年使用與比特大陸相同的電子郵件地址，以廈門算能科技科技有限公司的名義與美國聯邦通信委員會（FCC）溝通，顯示其與比特大陸之間有一定程度的關係。

算能科技聲明全文

最近，有媒體報導稱，「台積電是否向中國某被禁的科技巨頭供應晶片時，切斷了算能科技的業務？」因此，算能科技決定發布以下聲明：

美國商務部對台積電的調查，與算能科技及其產品無關。算能科技從未與「該被禁企業」有任何直接或間接的業務關係。
算能科技一直嚴格遵守適用的法律開展業務，從未違反所有適用於美國國家出口管制的法規。
算能科技已向台積電提供了詳細的調查報告，證明與該調查無關。

算能科技保留對任何侵犯商業聲譽的個人或實體採取法律行動的權利，包括競爭競爭對手和媒體假消息。

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。