線上影音暴紅，肥了網通產業|數位時代 BusinessNext

過去幾年來，原本素昧平生的網路影音及通訊產業，有了巧妙的交集。通信產業的經理人開始留意到網路影音的發展，關心的程度之高，不僅贊助Web 2.0的相關聚會，某些公司甚至和網路公司談合作。

這個現象背後的原因其實很簡單：線上影音流行，使得寬頻網路的需求大幅地增加，為網通產業注入一劑強心針。下游的服務業者（service provider）生意興隆，上游的設備及零件供應商自然也就會跟著受益了。

「YouTube的成功，改變了我們利用網路溝通和娛樂的模式，」知名網通設備供應商Tellabs執行長普拉布（Krish Prabhu）在公司的年度財務報告中表示，「而使用寬頻網路的成本降低，更為線上影音的發展提供最佳的環境。」

他更進一步明確指出寬頻網路的重要性：「和下載一分鐘的音樂相比，下載一分鐘影片需要四倍以上的頻寬；若要順暢地觀賞線上串流（streaming）的高畫質（high definition）影片，則需要比觀賞一般畫質（standard definition）影片五倍有餘的網路速度。」

這不禁讓我想起一段大多數人都忘記的歷史。Napster在九○年代掀起線上音樂的熱潮，由於人們開始意識到下載音樂需要快速的網路，刺激了整個網路硬體環境的發展。當然，許多網路龍頭也是在那個時候起家的，不過說服消費者支付昂貴寬頻網路費用的，不是亞馬遜也不是Yahoo!，而是Napster所提供的音樂服務。

同樣的戲碼現正重新上演，只是主角換成了YouTube，而且這次業者需要操心的是如何升級硬體設備，以提供使用者更快更穩定的網路。不過這衍生出另一個重要議題：面對現有的網路環境，該從「哪裡」升級會比較好？

根據業界前輩艾夫斯林（Tom Evslin，曾策劃AT&T第一套網路撥接服務，現於微軟擔任要職）的說法，業者如果要提供更好的網路影音體驗，不一定得把焦點放在最後一哩（last mile link，意指家戶單位的網路頻寬），應該多花點心思在傳遞數位內容的主要網路中樞上。

當然，不論怎麼分析，只要硬體環境和軟體服務有汰換或升級的需求，對於市場就是一個利多的消息，而影響最直接的，就是光纖網路產業（optical industry）了。

從上市發行（Initial Public Offering, IPO）的角度來看，這波產業趨勢已經開始讓某些人嘗到甜頭了。過去幾個月以來，我發現一些剛冒出頭的光纖服務商頻傳捷報，像是位於加州山谷市（Sunnyvale）的Infinera，最近總算準備公開發行，雖然離真正上市還有一段的時間，但這個消息具有相當濃厚的指標性意義。

不過我認為，比起公開發行，企業購併（Merger & Acquisition, M&A）才是光纖產業目前最好走的一條路。
就在二月底，專門提供企業網路解決方案的Cortina Systems公司購併了Immenstar（光纖網路晶片製造商）；隔一天，另一家JDS Uniphase則花了一．一五億美元買下Picolight（光纖元件製造商）。

從這兩起購併，不難發現原先在網路服務業占有一席之地的公司，已經開始把賭注放到光纖上，以利未來提供光纖網路的相關服務，而直接吃掉上游製造商，似乎即將成為最便利的方法。

總之，因為網路影音的竄紅，現在整個環境可說是相當樂觀。但這個光景能夠持續到何時？誰也說不準，唯一能確定的就是，任何派對總有結束的一天。

走筆至此，不禁讓我再次想起網路公司砸大錢在基礎建設的九○年代，接著在二○○○年讓投資人哀鴻遍野（網路泡沫）的場景。

九○年代說服消費者支付昂貴寬頻網路費用的公司，
不是亞馬遜也不是Yahoo!，
而是當時掀起線上音樂熱潮的Napster，
現在則換成了YouTube……

網路影音竄紅，整體環境看似相當樂觀，
原先在網路服務業占有一席之地的公司，
開始把賭注放到光纖上，
以利未來提供光纖網路的相關服務，
而直接吃掉上游製造商，似乎即將成為最便利的方法……

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。