站在巨人肩膀好做事|數位時代 BusinessNext

在Ｐ２Ｐ已可以抓到無數影片的時代，網路應用的重要里程碑已滿足大半人類腦袋裡的想像。像YouTube、Facebook、Twitter這樣的成功模式，一年能出現一、兩樣就很難得。想幹掉Google搜尋技術的聲音，每年都會聽到，但目前連個影都還沒有。強權如雅虎、微軟、Google都是難以跨越的山頭。如果不想撿他們漏掉的餅屑（說不定回頭就咬你一口），利用強權的開放機制，反而有迅速接觸大眾的機會。

在國外，寫Facebook的外掛程式，已經讓好幾位創業家拿到創投資金。台灣最近的例子是地圖日記，靠Google Maps的ＡＰＩ（Application Programming Interface，應用程式介面），快速生成網站，用雅虎的ＹＤＮ（Yahoo Developer Network，雅虎開發者社群）開放政策，讓雅虎奇摩會員可自動登入，不需要另外申請帳號。如果這一切要從頭建起，光台灣圖資的費用就會壓垮新創公司，更別說要進軍美國市場、吸引創投資金。

**本土中小型網站找到生存空間
**今年注定會吸引眾人注目的則是「ＭＳＮ機器人」，尤其在台灣。據台灣微軟指出，MSN Messenger的到達率高達八○％，每個月有八百萬人的ＭＳＮ軟體曾經登入系統。活躍的ＭＳＮ用戶也有五○～六○％，是台灣僅次於雅虎奇摩的網路服務，且用戶以具消費能力、長時間上網的上班族為主。微軟每年舉辦機器人大賽，全球扶持五家代理商提供大量使用機器人的授權。雅虎與Google不太可能搶這門生意，這讓本土中小型網路公司有生存空間。

一般以為ＭＳＮ機器人就是拿來查字典、翻譯、查股票。其實ＭＳＮ的對話框是資訊傳輸空間，背後的程式能處理什麼，就能提供什麼資訊傳輸。對話框還能打開背板，提供更豐富的圖文資訊。要玩社群、玩交友、跟Web 2.0結合，ＭＳＮ機器人都做得到。台灣現有幾家發展ＭＳＮ機器人的公司並非競爭對手，因為ＭＳＮ機器人的應用模式太多，根本做不完。

每個人的聯絡人可以加無數隻機器人，想用時再點選，所以ＭＳＮ機器人間可以和平共處。直接呼叫機器人，可以省略打開瀏覽器、上網、按連結的步驟，可直接取得答案或與他人聯繫。ＭＳＮ機器人可跟網站服務結合，在網站上設定好後，在ＭＳＮ下指令與接收資訊。如果各入口網站都開放ＡＰＩ，要提供跨ＭＳＮ、雅虎與ＱＱ機器人的服務也不難。

未來許多網路服務可能會需要跟傳訊軟體結合，提供更好的傳輸介面。未來也肯定會有許多中高階手機可執行ＭＳＮ程式，成為跨手機的平台。網路公司與企業應該未雨綢繆，好好研究一下各種「機器人」了。（揭露：作者服務的公司正研發ＭＳＮ機器人服務。不過，這篇文章相信更有助於其他正發展ＭＳＮ機器人的台灣網路創業家找到資金吧！）

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。