鴻海將合作Nissan！劉揚偉證實「朝代工模式發展」：併購非主要目的|數位時代 BusinessNext

本田併日產破局！關鍵在整合比例

2月5日，《日經》新聞指出，日產汽車總裁內田誠正式告知本田汽車總裁三部敏宏，將中止雙方合併的相關協議。雙方原先計劃成立控股公司，以成為全球第三大汽車集團為目標，但因整合比率等問題談不攏，導致合併計畫在一個月內宣告破局。

過去， 《日經》分析日產和本田的合併案，是由於台灣鴻海有意收購日產股份 ，進而促成本田與日產下定決心全力推動整合。** 如今鴻海證實，未來將會與本田和日產合作。

鴻海集團除了電子代工業務以外，AI伺服器已經成為鴻海第2大事業群，各界也好奇身為第3支柱的電動車事業是否有擴大影響力？ 劉揚偉表示，近一季或1到2個月內，就會跟大家宣布好消息，目前大致已經擬定。

而對於是否收購日產大股東雷諾手中股權，劉揚偉也表示，鴻海與雷諾會以合作為主要目的。

鴻海關潤曾為「日產第三把手」

事實上，鴻海電動車策略長關潤（Jun Seki）曾是日產汽車的第三號高階主管，於2023年加入鴻海。《日經》報導，關潤的任務是實現鴻海在全球電動車市場的40%市佔率，因此一直將目光投向前東家日產。

日產擁有從2010年開始量產EV車款的實際成果，鴻海似乎希望透過投資日產，獲取EV製造的專業知識及全球銷售能力。且不僅是日產的工廠跟設備， 鴻海同時對Pathfinders、Sentra和GT-R的製造商感興趣。

作為參與日產經營的手段，鴻海聚焦法國雷諾汽車（Renault）放在信託銀行的日產股份。截至2024年9月止，還有22.8%的日產股份存放該信託銀行內。鴻海若能取得這些股份，將能參與日產經營。

鴻海曾尋求併購日產

據日媒《Diamond》去年報導，鴻海在2024年春季曾向瑞穗銀行表達收購日產汽車的意象，該報導引述不具名人士指出，一共持有35%日產股權（雷諾持股與信託公司持股總和）的雷諾，有意把日產持股賣給鴻海。

但事過境遷，如今在本田併日產宣布破局的情況下，鴻海將以何種形式合作日產汽車，乃至於與其他日系車廠？仍有待後續觀察。

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。