勇敢面對全球才能供應鏈|數位時代 BusinessNext

五十八年次的京群超媒體技術長謝豐州，看上去有著一副穩健的體格與年輕的臉龐。今年才剛從大陸回台灣工作的他，是台灣第一大入口網站、全球最大的桌上型作業系統軟體廠商，爭相延攬的研發部門高階經理人，最後他選擇線上博奕遊戲軟體公司落腳。問他為何沒有選擇到大企業去任職，他很輕鬆地笑著說：「研發人員往往比較在乎寫出來的程式，所贏得的成就感，多過於薪資的酬庸。」

從中原大學工業工程研究所畢業之後，謝豐州陸續做過傳統產業資訊部門的資訊工程師、大型醫院的電算中心主任。後來隨著網際網路的蓬勃發展，他進入了飛行網，自此與網路技術結下了不解之緣。

累積兩岸三地研發經驗
四年前，他被公司派駐北京創立數位電子雜誌的平台，當時他手下帶了四十九位研發工程師，個個都是北大、清大的高材生。
「研發工程師其實是心裡很複雜的人，尤其面對大陸年輕人的好強，你的技術如果沒有比他們強，絕對管不動。」謝豐州因此從來不敢在技術上懈怠，「技術的精進永遠沒有止境，你只能不停地追、不停地學。」就這樣，謝豐州累積了兩岸三地研發經驗的實力。

謝豐州看過很多工程師在技術上遇到瓶頸就怠惰，甚至停滯不前。「因為別人把規格開好了，你只要照本宣科把程式碼寫出來就可以，可是這跟硬體製造代工有什麼不一樣？」然而研發講求的是創意，要的是腦袋與智慧，「自己開發技術才可以更進一步。」

他比喻研發工程師就像是魔術師，要無中生有。謝豐州認為，如果永遠安於軟體代工，未來一定會失去競爭力，他認為工程師們應該要自問：「你覺得自己想要在全球才能供應鏈裡居於什麼地位？」

他提醒技術研發的工程師，軟體技術不是非誰不可，只要會寫code的人都可以。但未來的社會是屬於強者的社會，能力夠就能在競爭中存活，能力不夠就永遠只有被打入全球的勞力池（labor pool）當中。

「研發人員的另一個毛病就是築牆自居，躲在象牙塔裡。可是任何技術的進展都要能在現實裡落實，否則就是理論，就是空談。」因此謝豐州不只鑽研技術，即便在職場一路走來都是研發部門的主管，每一回行銷部門、業務部門開會，他必定到場聆聽，「我要了解市場需要什麼，我寫出來的程式可以做什麼，」他強調研發工作就是要符合市場的「期待」。

從他的回答，看到了一個技術狂熱者對於研發的執著。雖然技術最後還是有可能為他帶來財富，但是最終那是一種成就感與財富累積而成的優越價值。

謝豐州
現職：京群超媒體技術長
學歷：中原大學工業工程研究所
經歷：榮總電算中心主任、飛行網技術長、新數通盛世科技Xplues數字媒體發行平台技術長

After
技術的精進永遠沒有止境，
你只能不停地追、不停地學。

**Expert
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徐維良（協能擢才顧問合夥人暨執行總監）

多累積相關領域的專利，
把自己的能力提升成專家。

科技產業（IT）與其他產業不大一樣，主要差別是IT產業是一個開放的產業，與汽車、石化等封閉型的產業相比，產業變化的速度快，沒有絕對的贏家或是輸家，過去是獨領風騷的公司，未來有可能被購併而消失。因此在IT產業工作的人一開始就有要心理準備面對職場變化快速與多面性，在掌握趨勢變化的同時，也讓自己具備專業才能，才是確保競爭力。

員工分紅費用化衝擊最大的一群，應該是工程製造背景的科技公司，如台積電等半導體公司。制度施行後一定會在薪資上有所調整，變成股票換成現金的另一種獎勵。

在對自己能力的培養方面，如果擔任工程師的工作，那麼加強自己的專業是最核心的重點，例如有計畫地考取證照。工程師因為接觸的技術比較專精，被公認為一項專才，所以把自己的能力提升成專家，甚至多累積相關領域的專利，是一個很好的方向。

員工在選擇公司時，要注意的重點是，依據自己專長挑選適合企業，如電子、電機專長，可選擇重研發的華碩、鴻海；專長是品牌行銷的，可選擇宏碁、明基；工業管理及流程管理方面，台積電是不錯選擇。
如果希望在穩定中求成長，可以先進入大公司，因為大公司會有較完善的制度及軟、硬體的福利，在裡面可以學習到較完整的技術及面向。同時因為是大公司，有更多機會可以跟上下游廠商合作，也是建立自己人脈的重要資源，甚至也可以在公司內部獲得不同職務輪調的訓練，對個人的職能培養會更全面。（採訪．撰文＝胡華勝攝影＝莊明穎）

科技人專精化3法則
1. 勇於學習並充實本職學能
2. 保持積極，不計較職務頭銜
3. 挑選核心文化與自己相符的公司

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。