在復甦行情中淘金|數位時代 BusinessNext

原諒現在這些彷如驚弓之鳥的投資大眾吧！每個投資人，都驚惶失措地納悶道，自己該往哪裡去？經濟發展慢了下來，政治的前景不明，美好的昔日（隨便撿支股票、都享有點石成金之樂的那個年代），已經遠去了；原本的股王之王，現在卻一敗塗地。科技股？2000年的科技股掉了28.5%；電信股？滑落了32.8%。2000年的贏家，竟然是（水、電、瓦斯等）公共事業股、醫療股，和銀行股，直叫人跌破眼鏡！還有什麼比這更令人灰心呢？
嘿！開心一點吧。2001年的景氣即將復甦，前提是，你得先知道績優股要上哪兒找。先恭喜你，因為尋寶圖就在你眼前。

**選股技巧相對重要

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不用懷疑，現在要投資，是比兩年前困難得多；展望2001年投資前景，並不像2000年Nasdaq的驚險萬狀，也不會大起大落地像道瓊指數。基本上，美國的經濟是很健康的：參與本調查的54位經濟學家，預料美國2001年的經濟成長率是3.1%。緊張的投資人，可能會以攀升的油價，或者自由落體般的美元，構築出世界末日就要到來的連環場景。但是聯邦準備理事會主席葛林史班鎮守一旁，嚴防景氣滑落；而華府各方勢力雖不相上下，膺任總統的小布希，未來只能小心行事，但適度的減稅方案，應該是可被期待的。
華爾街指望的多頭是，在聯邦儲備率（Fed rate）削減後，可帶動景氣的回升。而主流派的華爾街投資人不以為然：只有32%的受訪者，認為2001年的股市會上揚。這是5年以來，最空頭的調查結果；不過現在的投資人，指望的已不是整體的景氣，而是本身的選股技巧。79%的受訪者認為，他們自己會比市場更高明。
股票要怎麼選？不妨先從非科技類高成長個股，以及小、中型資本額的股票開始下手。這些股票，有不少是屬於舊經濟的範疇；由於開放民營與善用科技，舊經濟吸引了新血輪，加入工業與服務業的行列。而考慮海外股的投資者，歐洲的股票，會比亞洲或拉丁美洲的股票更被看好。
雖然與2000年3月的最高點相較，Nasdaq已滑落40%。但是科技類股中，寫軟體的公司、製造資料儲存設備的公司，應該都會大發利市；甚至還可以在主機代管（web-hosting）和網路安全提供者（net-security provider）等.com類股中挖到寶。
如果這些類股都還不夠勁，那麼起落不定且富含.com風味的生化類股，保證讓你又愛又恨。生化類股中，已有350種正在進行臨床實驗的治療方法，又有充足的現金資助這些產品上市。長期而言，投資生化類股，應有豐厚的回饋。
2000年給我們的教訓是：世界一切沒有保證。1990年代咸認定「萬無一失」的好股，轉眼卻成了21世紀大陷阱。今日做投資，少不了的是研究、遠見、以及膽量。有了本專題在手，您起碼三者中有二；如何？就以此來展開新的一年吧！

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。