MoneyDJ新聞 2026-09-02 15:21:06 周佩宇 發佈
美光執行副總裁暨技術和產品執行長Scott J. DeBoer(附圖)今(2)日在SEMICON Taiwan半導體大師論壇發表專題演講時指出，AI資料中心持續擴建，全球記憶體供給仍遠低於需求，未來數年資料中心建置所需的記憶體產能仍將明顯不足，且相關限制與瓶頸短期內不會改變；美光正加速提升產能，未來十年規劃投入約2,500億美元，並持續在台灣、新加坡及日本進行投資。
DeBoer表示，記憶體過去經常被視為相對標準化的半導體產品，但隨AI運算快速發展，記憶體已逐步成為影響整體系統效能的關鍵，尤其HBM的頻寬、容量與散熱能力，將共同決定下一代運算系統效能。隨HBM頻寬持續提高，系統所需記憶體容量也同步增加，將進一步推升AI系統的記憶體用量。
尤其散熱已成為HBM持續提高頻寬的重要限制。DeBoer指出，過去一年系統熱管理需求已有大幅變化，隨美光與合作夥伴持續提高HBM頻寬，散熱及熱管理能力開始限制頻寬能夠提升的程度。依不同客戶及應用需求，未來DRAM甚至需要在晶粒及HBM堆疊結構中納入特定散熱設計，相關問題也將影響未來4至5年的HBM4E、HBM5及HBM5E產品路線圖。
在製程與封裝技術方面，美光預期，晶圓對晶圓鍵合技術目前已應用於NAND，未來數年也將導入DRAM；Hybrid Bonding（混合鍵合）則將成為下一階段AI記憶體發展的重要技術。不過，目前混合鍵合在產業中的應用仍相對有限，包括晶粒、晶圓堆疊、量測以及大量生產下的鍵合可靠度等能力，都仍需進一步成熟。
DeBoer並指出，美光及產業夥伴也正推進Vertical HBM架構，將HBM直接整合於邏輯晶粒上方，可進一步提高頻寬，雖然容量相對較小，但適合需要極高頻寬的AI推論工作負載，背後同樣高度仰賴混合鍵合及先進封裝技術，將是下一階段記憶體架構的重要發展方向之一。
除了HBM外，AI資料中心對記憶體的需求也正向DDR、低功耗DRAM及NAND擴散。DeBoer表示，高密度DDR DIMM及低功耗DRAM模組在資料中心扮演的角色持續增加，高效能SSD也已快速導入資料中心；另一方面，機器人、汽車等Edge AI應用對頻寬及容量要求同步提高，使記憶體需求不再僅集中於資料中心。
針對產能，美光表示，資料中心建置帶來的DRAM短缺仍相當明顯，增加記憶體產能已有明確必要性。雖然新增產能將陸續到位，但近期仍將優先透過技術創新及效率改善，提高既有產能利用效率；未來幾年則將持續改善記憶體頻寬與使用效率，以因應AI運算快速成長帶來的需求。
(圖:記者拍攝)
