維基經濟下的台灣危機
維基經濟下的台灣危機
2007.08.01 |

今年六月三日龍應台基金會主辦的思沙龍座談會上,台積電董事長張忠謀認為,台灣企業首要命題是創新商業模式,而非兩岸開放。大家都知道,台灣的成功經驗起自於代工,久而久之,台灣在國際經濟上也就自我限定於此一角色。當這種角色所帶來的利潤愈來愈低的時候,台灣並沒有尋求轉型,而是在一樣的商業模型運作之下,變本加厲。最後產業利潤愈來愈低,員工工時卻愈來愈長。

當中國崛起,台灣承續傳統的思維,看到的是夕陽產業的脫困之機。但英特爾(Intel)在大連設廠卻有著明顯的遠見。如果我們了解英特爾始終掌握開放式創新策略,不僅是一家生產工廠,也是價值中心的話,就可以非常清楚,它這一步棋,絕對不是著眼於節省成本,而是搶著占領一塊開放式創新的處女地。中國有的不僅是廉價勞工、大學知識份子,更重要的是「未來」。現在大家可以同意,關係或關聯的建立,包括顧客、供應商、員工,在維持競爭力上,比創新更為根本,也更為長久。而根據佐格比民調機構(Zogby International)的調查,美國有四分之一的人認為,未來十年,中國將成為創新發明的世界領袖。

然而,要讓台灣的眼光從短視的「兩岸開放」轉變成創新商業模型,卻又是臨淵羨魚。首先,我們習慣線性合作,只有上下游的連接,或同業之間的扶持,缺乏創造與拓寬價值的廣度。在生產上的創新是游刃有餘,但對於產品、甚至組織的整體規劃卻一籌莫展,但這些才是讓企業在當前國際商業環境中存續的關鍵。品牌管理就是一例。品牌所蘊含的是整體的組織文化,因此也絕對不可能以購併得來。
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善於要求員工卻吝於分享**

中國人有所謂「海納百川,有容乃大;壁立千仞,無欲則剛」。照理說,這種分享的胸襟,和將全球視為研發的平台、研發人員不必一定為我所控管的開放創新,不謀而合。然而,華人企業的經營模式卻往往反其道而行:對分享興趣缺缺,但充分運用中國人勤奮努力的個性,極度開發(exploitation)人力資源,卻成了保持競爭優勢的唯一方法。

事實上,台灣產業居於科技產業鏈當中風險最高、報酬最少的位置,也有其苦衷。單打獨鬥、激烈的競爭,使得企業不得不現實功利、求速效而失遠利。這使企業不欣賞任何一項離開目標的研究。而台灣企業往往離不開降低成本、銷售業績,這些短期、量化、與遠景無關的目標。狹窄思維積重難改,結果就是企業無法推動革命性的研發或商業模型的改良,只能就在最低水平享受微薄但可能量大的利潤。

這種欠缺創新的企業文化,當前遇到了一個更為嚴峻的難關,就是創新的周期愈來愈短,創新者與非創新者的差距將會愈來愈大。過去一家創新公司要能夠達到在國際上呼風喚雨的地步,沒有幾個十年是不行的。例如一八七六年貝爾發明電話,但電話真正成為全民的工具,發揮具體的商業效能,恐怕是二次世界大戰之後的事了。然而,現在科技要達到那樣的程度,所需的周期明顯縮小。用經濟學的術語來說,就是創新的時間邊際效益比以往更大。

沒有創新的傳統難以劇變

不但如此,創新的風險比以往更低。例如一八八○年代美國出現前所未有的鐵路熱潮,但一八九○年代卻是美國歷史上公司破產最多的時期,因為鐵路的投資太高,一旦挹注資金,就無法轉型。但現在不同,透過開放式商業模型,公司可以迅速調整經營方針,歷史包袱不再成為新組織的負擔。受惠於這種邊際成本遞減的效益,使得創新更為值得嘗試。然而,如果企業長久以來沒有形成創新的文化,驟然創新,談何容易?

今天Web 2.0、甚至過去的Web 1.0之所以為人樂道,就是因為它們在既有體制之外創造了生機,但如果它們永遠處於商業的邊陲,無法成為現有企業致勝的手段,就會很快失去動能。Web 2.0尤其重要,因為創造力在Web 2.0的回饋比起以往更大。不管是合作對象還是顧客來源,都透過Web 2.0向全球無限延伸。

大家也許知道摩爾定律:每十八個月,CPU的運算能力加倍。如果摩爾發現這個定律,但他所創立的公司並不是設計以適應它,那麼英特爾就不過是另外一家普通的科技公司罷了。但摩爾看到了此一趨勢,而英特爾的開放式創新設計,就是以靈活變化為特色的新商業模型,用以配合他對計算機能力的預測。

所以Web 2.0固然帶給我們很多驚喜,但這機會是給全球的。當我們正準備運用Web 2.0出奇致勝,全球也一樣看到了這個機會。根據網路效果,誰能夠快速轉型,首先行動,誰就脫穎而出。台灣企業的僵化體制、在適應變化上較歐美公司為弱,讓我們為台灣的未來擔憂。 

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AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點
AI 競爭全新戰場!美光 Mike Cordano:記憶體將成下一個企業戰略制高點

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。

美光 x 數位時代
美光科技全球業務執行副總裁 Mike Cordano
圖/ 數位時代

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。

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