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近期最熱門生成式AI議題發燒，將AI的應用再次推上新的浪潮，然而在提高運算力的同時，搭配的相關記憶體如何協助進行運算資料的高速存取與搬移，成為下階段記憶體業者致力的重心。在Data center中，AI訓練期待高速、低延遲，並且能克服記憶體撞牆的記憶體，目前HBM的產品已成為克服這類問題的解決方案首選。而AI推論更注重成本與效能並行的記憶體，GDDR或許是CP值更好的選擇。在Edge端最受矚目的為車用HPC產品，產品重點在於如何在運算力、價格與延長整車續航力等課題取得平衡。當AI浪潮催生記憶體技術不斷變革之際，地緣政治將持續影響廠商未來的技術研發與生產策略，美國透過對中制裁，並強化補助機制以驅動業者在美國與美國盟友國家擴大投資的政策，未來亦將持續扮演左右全球高階與新興記憶體技術與產業的發展。

【內容大綱】

• 一、全球記憶體市場在傳統消費性電子產品陷入苦戰，新興應用成為廠商多角化新標的
  • (一)傳統消費性電子產品需求意願保守，使記憶體廠商陷入苦戰
  • (二)AI浪潮席捲為記憶體市場在低迷中尋找新曙光
• 二、AI應用場景需求導引記憶體技術發展新道路
  • (一)以Data center為基礎的AI運算設備，記憶體技術發展百花齊放
  • (二)從Edge computing觀點來思考車用HPC運算所需的記憶體技術
• 三、廠商投資策略-從地緣政治的觀點來看
  • (一)韓國廠商因美國晶片法案等政策要求，新技術投資開始脫離中國
  • (二)美國廠商除因美國晶片法案政策要求強化在美投資，同時轉往美國相關盟友國家進行產能與技術的擴張
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【圖表大綱】

• 圖一、2021~2027年全球半導體市場規模預估
• 圖二、全球AI半導體市場規模預估
• 圖三、An overview of training and inference in DL (Deep learning)
• 圖四、HBM結構
• 圖五、AMD MI300晶片架構
• 圖六、AMD未來System-in-Package架構
• 表一、SK Hynix HBM Memory Comparison
• 表二、GDDR記憶體規格比較
• 圖七、SK Hynix第八代3D NAND Flash技術
• 圖八、Infieon AURIX TC4 MCU架構