Meta新眼鏡「Hypernova」快來了？傳定價3.3萬起跳，搭載小螢幕、手環|數位時代 BusinessNext

Meta將推「有螢幕」智慧眼鏡！一副3.3萬起跳：它是祖克柏擊落蘋果的秘密武器？

Meta傳聞年底前將推出代號為「Hypernova」的高階智慧眼鏡，要價千元美金以上，鏡面上將搭載一塊顯示螢幕查看通知、應用程式。

Meta新眼鏡「Hypernova」快來了？

Meta傳聞將推出代號為「Hypernova」的高階版智慧眼鏡，定價將超過1,000美元（約3.3萬台幣），最高可能達到1,400美元（約4.6萬元新台幣），比上一代Ray-Ban Meta平價的299美元高出不少，在2025年底前問世。

《彭博社》記者馬克．古曼（Mark Gurman）報導指出，這款眼鏡將是首款配備螢幕的智慧眼鏡，能夠開啟部分應用程式、接收通知，看照片或查看地圖導航指示。報導中引述相關人士的說法，「它是Meta試圖取代iPhone和其他設備的一款關鍵產品。」。

Meta將推「有螢幕」智慧眼鏡，可能有哪些亮點？

功能：右眼裝上小螢幕，能看照片、通知

高階版眼鏡Hypernova最大的升級，就是在鏡片上添加了可以顯示資訊的小螢幕。根據葛曼的報導，搭載的小螢幕會擺在右眼的右下象限，往下看時會最清晰顯示出來，在螢幕上可以查看照片和使用地圖導航，也支援來自手機應用程式的通知，其中當然包括Meta的Messenger和WhatsApp。

根據去年揭露的beta版本產品推測，Hypernova預計會內建麥克風，可以叫出AI助手，也能和手機配對播放音樂和通話。

控制：眼鏡滑動感測，可能搭配手環一起出貨

至於控制方式，Hypernova的側邊將配備感測器，能滑動、點擊，Meta還計劃首次提供「神經感測手環」（neural wristband），讓佩戴者可以通過手勢控制眼鏡，例如旋轉滾動應用程式和照片，或者捏住手指和拇指來點選。Meta目前正計劃將這個代號為「Ceres」的手環配件，和眼鏡一起裝進盒子裡綑綁出售。

售價：千元以上

根據知情人士透露，Hypernova定價可能會超過1,000美元，最高可達1,400美元，會落在這個價位可能是螢幕成本高所導致。

葛曼根據消息指出，Meta其實已經開始開發這款產品的第二代，代號為Hypernova 2，屆時雙眼都會搭載顯示系統，計劃於2027年推出。

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Meta智慧眼鏡拿下6成市占率

目前Meta在智慧眼鏡這條賽道上無疑是領先者，根據研調機構Counterpoint今年2月的報告，自從Meta和眼鏡公司雷朋（Ray-Ban）合作推出的Ray-Ban Meta智慧眼鏡在2023年上市後，帶動全球市場需求大幅成長，2023年智慧眼鏡市場年增156%，2024 年更暴增210%，Meta一家獨占2024年全球市場60%以上的市占率。

Ray-Ban Meta智慧眼鏡定價僅299美元，配備一顆1200萬畫素鏡頭，可以拍照錄影，除此之外就是一款正常的眼鏡產品。但也因為入門級定位和雙強聯手的品牌力，仍吸引不少使用者嘗鮮，Meta執行長祖克柏就曾指出，全球銷量已經突破100萬副。

除了Hypernova外，葛曼指出，Meta目前也在準備全新的入門等級產品，可能命名為Supernova 2，和Ray-Ban Meta相似功能，也沒有螢幕設計，這款預計會和美國運動太陽眼鏡公司Oakley合作，鎖定運動場景，包括騎自行車等等，近期已經開始在戶外環境中進行測試。

繼Meta眼鏡成功之後，其他AI智慧眼鏡也紛紛跟進，其中大部分是中國公司，包含小米MIJIA、百度小度AI眼鏡、Loomo AI眼鏡、RayNeo V3 AI攝影眼鏡、LOOKTECH AI眼鏡等，隨著DeepSeek等技術降低邊緣運算成本，今年市場可能湧現更多AI智慧眼鏡產品，形成Vision Pro等頭戴裝置以外的另一條競爭賽道。

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資料來源：Bloomberg、Counterpoint Research

本文合作轉載自：數位時代

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。