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記憶體下一波商機來了 美光研發EIM搶攻實體AI

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美光科技( MU-US ) 副總裁李哲(Lee Cheol)周一(19日)在首爾舉行的韓國半導體展(SEDEX 2026)透露,公司正在研發專為實體AI應用設計的邊緣推理記憶體(EIM),瞄準自動駕駛、人形機器人等新興需求。業界預期,相關產品將於2028年下半年量產。

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Full English translation is in progress; the text below is the original.

美光科技( MU-US ) 副總裁李哲(Lee Cheol)周一(19日)在首爾舉行的韓國半導體展(SEDEX 2026)透露,公司正在研發專為實體AI應用設計的邊緣推理記憶體(EIM),瞄準自動駕駛、人形機器人等新興需求。業界預期,相關產品將於2028年下半年量產。

美光正開發將EIM技術應用於LPDDR6記憶體的方法,以滿足實體AI對低功耗動態隨機存取記憶體(DRAM)的需求。李哲表示,公司正與主要客戶探討,為這些新興市場開發適用產品。

EIM技術定位於AI晶片與記憶體之間,透過將低功耗DRAM(LPDDR)堆疊於邏輯晶片之上,高速處理AI推理所需資料,但其運算架構尚未完全公開。

不同於重複執行預設動作的傳統工業機器人,實體AI必須感知並處理視覺、聽覺、重量等資訊。隨著AI模型參數增加,傳統LPDDR將難以滿足所需頻寬。

李哲認為,高頻寬記憶體(HBM)最終將應用於人形機器人。目前機器人AI模型約使用10億至20億個參數,對記憶體頻寬的需求尚不特別高;但隨著更先進的視覺語言模型(VLM)出現,僅靠LPDDR將不足以支應,必須轉向HBM。

除了頻寬,記憶體容量需求也將攀升。美光預估,未來高效能人形機器人將需要約200GB的DRAM與4TB儲存空間,目前服務型機器人則約使用12GB的DRAM與256GB儲存空間。

美光執行長梅洛特拉曾表示,人形機器人的單機儲存容量是一般L2+乘用車的10倍,儲存產業將從2030年前後迎來持續數十年的需求成長週期。

差距在於,人形機器人須同步處理視覺、觸覺、力覺等上百路感測器資料,並在本地部署大型模型,完成毫秒級即時控制,對容量、頻寬與延遲均有極高要求。

市場研究機構Counterpoint Research預估,全球人形機器人產業的DRAM需求,將從今年約8,300太比特(Tbit),增至2030年的約17.2萬Tbit,成長超過20倍。

繼AI資料中心帶動HBM需求後,機器人市場可望成為三星電子、SK海力士等記憶體晶片業者的新成長引擎。

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美光科技( MU-US ) 副總裁李哲(Lee Cheol)周一(19日)在首爾舉行的韓國半導體展(SEDEX 2026)透露,公司正在研發專為實體AI應用設計的邊緣推理記憶體(EIM),瞄準自動駕駛、人形機器人等新興需求。

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業界預期,相關產品將於2028年下半年量產。

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美光正開發將EIM技術應用於LPDDR6記憶體的方法,以滿足實體AI對低功耗動態隨機存取記憶體(DRAM)的需求。

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目前機器人AI模型約使用10億至20億個參數,對記憶體頻寬的需求尚不特別高;但隨著更先進的視覺語言模型(VLM)出現,僅靠LPDDR將不足以支應,必須轉向HBM。

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美光預估,未來高效能人形機器人將需要約200GB的DRAM與4TB儲存空間,目前服務型機器人則約使用12GB的DRAM與256GB儲存空間。

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Frequently Asked Questions (FAQ)

這則新聞的重點是什麼?

美光科技( MU-US ) 副總裁李哲(Lee Cheol)周一(19日)在首爾舉行的韓國半導體展(SEDEX 2026)透露,公司正在研發專為實體AI應用設計的邊緣推理記憶體(EIM),瞄準自動駕駛、人形機器人等新興需求。業界預期,相關產品將於2028年下半年量產。

原文提到哪些關鍵數字?

業界預期,相關產品將於2028年下半年量產。 美光正開發將EIM技術應用於LPDDR6記憶體的方法,以滿足實體AI對低功耗動態隨機存取記憶體(DRAM)的需求。

這則新聞的原始出處與發布時間?

原始出處:鉅亨網(https://news.cnyes.com/news/id/6633944)。原文發布時間:2026-10-20。