聯(lián)發(fā)科近期正式加入谷歌第八代TPU項目，標志著其在人工智能領域的技術布局邁入新階段。這一合作不僅強化了聯(lián)發(fā)科在定制化芯片解決方案市場的地位，也為其在AI生態(tài)系統(tǒng)中爭取到更核心的角色。公司首席執(zhí)行官蔡力行在公開活動中透露，XPU開發(fā)面臨四大技術瓶頸：計算能力、內(nèi)存帶寬、互聯(lián)效率及先進封裝技術，其中內(nèi)存問題尤為突出。

內(nèi)存成本已成為制約XPU發(fā)展的關鍵因素。據(jù)披露，內(nèi)存組件在XPU物料清單中的占比已攀升至50%，直接決定著系統(tǒng)的整體性能與經(jīng)濟性。蔡力行分析稱，當前AI訓練任務仍高度依賴高帶寬內(nèi)存（HBM），但隨著市場向定制化推理場景傾斜，DDR DRAM憑借其高密度和成本優(yōu)勢，有望在推理領域占據(jù)主導地位，而SRAM則將局限于特定場景應用。

這一技術轉向正推動內(nèi)存廠商加速布局。SK海力士圍繞"AI-N"系列推出差異化方案：通過"AI-N P"提升性能、以"AI-N B"擴展帶寬、借"AI-N D"優(yōu)化密度。其與英偉達合作的SLC NAND閃存方案已應用于數(shù)據(jù)中心，高帶寬閃存（HBF）技術則瞄準大容量低功耗場景，形成覆蓋不同AI推理負載的技術矩陣。

三星電子則選擇深化內(nèi)存內(nèi)計算路徑。2021年推出的HBM-PIM芯片已實現(xiàn)1.2 TFLOPS的嵌入式算力，使內(nèi)存可直接承擔部分CPU/GPU任務。近期消息顯示，該公司正重啟PIM技術研發(fā)，試圖通過將計算單元集成至內(nèi)存架構，構建區(qū)別于傳統(tǒng)HBM的新范式。這場內(nèi)存與計算融合的技術競賽，正重塑AI硬件的競爭格局。