這一天,和信超媒體上漲了226%,但是那斯達克市場指數下跌了3%。另一棟大樓「紐約證券交易所」則是難兄難弟,道瓊工業指數和S & P 500也都下挫了3%。
今年以來,紐約證券交易所和那斯達克,都不復見過去幾年飆漲的威力。尤其是雅虎和亞馬遜等名股,都出現了下跌的趨勢,投資人不僅要問,美國股市是否已經到達巔峰了?網路股是不是要幻化成泡沫消失了?過去幾年,投資人抱怨的是電梯上樓時,過樓層不停,一路向上攀升,沒機會坐上去。現在的麻煩是電梯下降,過樓層不停。
在加息陰影下,美國股市今年難以見到過去數年的榮景。加息對股市的負面影響,經濟學教科書會解釋為,投資人將把投資轉到利息調升的其他金融工具;企業管理教科書說明是,公司的利息負擔會加重,獲利堪憂。但是這些都不及心理學教科書一針見血,由於歷史上加息大多造成股市下跌,擔心歷史一再重演的投資人忙不迭的將資金移出股市。雖然美國的利息水準並不算極高(活儲利率約2%),公司的舉債比率也還算合理,但是投資人擔心經濟過熱的心理因素,其實是左右股市的最大力量。
一向擔任華爾街多頭總司令的科恩(Abby Cohen),也表示以指數而言,美國市場的上漲空間有限,但是好的企業,還是會有合理的股價表現。
名股雲集的網路股是另一焦點,美林證券的分析師布拉吉(Henry Blodget)表示,過去幾個星期「駭客」遨遊網站,以及密西根州政府控告Double Clicks罔顧消費者權益事件(參考第21頁「消費者捍衛隱私權」),顯示網路公司在網路資料安全和消費者保護上的罩門,但若網路公司能積極解決這些問題,在各個領域中獨佔鏊頭的領先者,股價雖不易再大漲,卻也無「網路泡沫經濟」之虞。
安達信管理顧問公司關於網路事業研究報告,近來更是被華爾街分析師一再引用,認為站在最前線競爭的內容及電子商務廠商,即使是市場霸主,未來的表現,將不如提供網路企業後勤軟硬體資源的網路公司,也就是所謂的軍火商(arm supplier)如宏道(Broadvision)和水電工人(plumber worker)如思科(Cisco)。
想要透過E*Trade衝浪美國股市的臺灣投資人,今年可能不會再有「射飛鏢」獲利的好光景,「用功」研究加上「耐心」,將是投資美國高科技股的新「法門」。
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。
