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「這些其實都是過去大型券商一直想做都做不起來的一塊，」現任嘉實資訊執行長的王貞海說。這位曾任元大證券副總、元大投信總經理與統一證券執行副總的金融老將，「數字敏感度極高，設計管理報表及行銷能力相當強，」過去為王貞海部屬的嘉實資訊企劃部副總林昆諒形容。
之所以能請到王貞海坐鎮這個年輕的網路團隊，今年35歲的嘉實總經理李政霖說：「去年3月剛創業時，為了幫朋友尋找金融專業經理人，因而拜訪當時任職統一證券的老長官王貞海，沒想到卻因此種下合作契機。」
當時王貞海正準備推「全民利多」免費電腦專案，便問李政霖是否能介紹資訊設計公司給他。「當時便直覺我們可勝任，」他回憶，當天下午四點回去，與三位台大資工系畢業的創業夥伴溝通需求，七點半便接到「Sample已經好了」的電話，成為嘉實與大型券商合作的起點。
目前這支擁有十餘年證券金融經驗的經營團隊，已先後與20多家如元大、統一、元富等券商合作，以建立網路盤後分析系統、收集整理研究報告以及提供電子郵件發送機制等為公司爭取營收，「自今年2月已出現利潤，」李政霖說。從過去直接服務券商，嘉實目前正著手的網路投顧平台，可說是從B2B延伸服務戰線，擴大到直接面對投資大眾（B2C）。
「外國的月亮不一定比較圓，」王貞海指出。在成熟的股票市場，券商所能收取手續費的高低，決定於研究品質好壞，這也是為什麼美林證券手續費高，卻仍吸引諸多投資大戶趨之若鶩。
而在國內，卻沒有一套便捷機制明顯分出券商研究品質的落差，網路投顧的推動，目的是仿效國外個股評級制度（Rating System），建立比較機制。「我們對個股評級有明確定義，投資人可清楚看到券商對個股的態度（如逢低買進、賣出等），」李政霖指出，投資人也可經由日後股價檢驗，看出哪家投顧的推薦與市場趨勢最貼近。
換句話說，網路投顧建立了一個讓投顧在此「華山論劍」的舞台，「讓投顧們不得不全力以赴，」參與這個平台的建弘投顧副總林英貴如此形容。
對大型券商所屬投顧來說，過去只能服務自己集團客戶，現在藉此則可增加成果展示的管道；但另一方面，也如同在百貨公司開精品店般，隔鄰就是同業，因此研究報告的質與量顯而易見，競爭也更激烈。
目前網路投顧是免費提供服務，但「白吃的午餐」究竟能持續多久？
「如果投資人需要更明確如多少價格買進或賣出等投資建議，我不認為免費提供是長久之計，」李政霖表示。相較於第四台或0204語音服務動輒上萬元的會費，嘉實未來將以每篇數十元的價格，把看與不看、或選擇哪家投顧報告來看等選擇權交給投資人，「這個平台若能順利運作，對投資人、投顧業者與嘉實是三贏的合作，」王貞海也說。
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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。