五百個陳文琦|數位時代 BusinessNext

大與小的對比，總是讓人氣惱；幸運的是，大通常代表舊，小通常代表新。小的通常慢慢變大，大的，則往往急速變小。這個過程，我們叫它「企業循環」。
新而小的企業，通常離消費者比較近－它們年輕，天生跟成長中的未來消費中堅站在一起；它們一無所有，只能拼命向前。更重要的是，當20世紀中科技開始左右經濟的變遷，它們是「發明」又「真誠相信」（true believe）的人。
所以它們中間有些能由小變大，緩慢，但是果敢。
大而舊的企業，相信它過往由小變大的事功，無法感受新科技的潛力、拒絕新人類的需要。它長年周旋在金融家晚宴與果嶺球場間，即使它對顧客有使命感，它也必定離顧客的喜怒哀樂很遠。
所以它們大部分都急速歸零，只留下錯愕的CEO自傳。
今年比爾蓋茲又在他西雅圖的豪宅舉辦年度總裁高峰會，感受特別令人深刻。照例，全世界各國大企業的CEO齊聚一堂，分享他們對未來世界的想法，這樣的做法，在九○年代看起來多麼新穎，但在今天，卻又感受些許老舊。
並非微軟的官司，使我們對它產生了偏見，而是我們驚覺金童蓋茲竟然無法感受Internet世界的自由與開放，他選擇了菁英，遠離了平民－過去一直付錢給他的多數人。在這個時空裡，企業的競爭與成功，「聽消費者聲音」、「與消費者站在一起」，遠比眾CEO的二手解讀來得重要，而且這「1-click-away」的時點，比這即將離去世紀的每一刻，更來得迫切。
即便如此，蓋茲也絕不邀請他的對手－甲骨文（Oracle）的拉瑞艾理森、昇陽（Sun）的約翰麥理尼以及美國線上（AOL）的史提夫凱斯，縱然這些角色佔據了網路時代關鍵再關鍵的角色。其中艾理森的身價，還在上個月超越了蓋茲。
蓋茲心中的企業藍圖，究竟是新經濟，還是舊經濟呢？
企業老化的速度很快，根據統計，全美五百大企業中，80%在30年內就退出榜外。但是國家老化的速度就慢得多，因為國家裡的企業會進行破產與創業間的新陳代謝。愈能「鼓勵」創業的國家，可以長青過祖宗三代，美國就是例子；愈難創業的國度，痛苦指數愈高，「高收入、低所得」的日本是負面教材。
科技不連續性競爭的時代，昔日資產就是負債，新價值必須靠新創事業（Start Up）來創造。國際智慧集合競爭的Internet時代，企業再也難以築造競爭壁壘，除了不斷提出創意的服務，再也不能坐收消費者「含恨」付出的「租佣」（rent）。美國東岸波士頓的高科技國防工業，瞬間被西岸的民生電腦工業取代，毫無還手之力；小一點的例子，昨天的防毒軟體巨人美國Symentec不敵台灣的趨勢科技，看似也不過五分鐘就山河易色。
新創事業除了掌握新科技，他們也在與市場的謙虛互動中，發現企業、產品、消費者最佳化的互動模式，比老大哥更能建構一個準確有效的商業模型。他們隨後的成功（reward），就是跟上社會心靈群組（mindset）演變的獎賞。威盛能夠在晶片組市場擊破Intel防線與觀察家眼鏡，就是這家不到十歲的小公司，了解了主機板客戶以及「客戶的客戶」－PC系統廠商的需要。
當然，新創事業的失敗者遠多於成功者，根據美林證券的統計，在1980至1999年的二十年間，美國共有1502家公司上市，但是只有其中的5%，創造了該項產業其中77%的總市值。然而縱然如此，也比50年前創辦的事業成功得多，今天沒有人再議論新英格蘭製鐵、摩根銀行這些昔日藍籌股；而思科一家的總市值，超過美國三大汽車廠的總和。
對比歐洲與日本，我們有理由相信：台灣正進入新高成長的跑道中。台灣是一個破產與創業都很容易的國家（除了金融業）；台灣在過去高科技市場的爭戰中，磨練出對科技敏銳的感受力；而且台灣高教育的知識工作者，正佔據就業市場最多人口；台灣是海島型經濟，從來沒有「自大」過……。
我們也許不會有一個比爾蓋茲，但是不妨期待有五百位威盛陳文琦總經理，他們的新創Cool Company，將共同創造匹敵今日微軟的價值！

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。