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輝達斥資200億美元取得Groq的LPU（Language Processing Unit）技術授權，意外讓SRAM躍上舞台。在AI、伺服器與高效能運算（HPC）時代，「記憶體」早已不只是容量的比拚，而是速度、延遲與能耗的全面競賽，其中SRAM（靜態隨機存取記憶體）與HBM（高頻寬記憶體），正是兩種扮演關鍵但角色完全不同的核心技術。 SRAM是什麼？和HBM有何不同？在SRAM成為市場新焦點之際，那些台廠將迎結構性機會。
SRAM（Static Random Access Memory靜態隨機存取記憶體）是一種「高速、低延遲」的記憶體，最常被用在CPU、GPU、AI晶片內部。 SRAM是隨機存取記憶體的一種，「靜態」的意思是指，只要保持通電，SRAM中的資料就能持續保存，然而，一旦電力供應停止，資料將會消失，因此屬於揮發性記憶體（Volatile Memory），這點不同於斷電後仍能保存資料的唯讀記憶體（ROM）或快閃記憶體（Flash Memory）。
SRAM的特點包括速度極快、延遲極低（奈秒等級）；不需刷新（refresh），資料可穩定保存；功耗低（相對DRAM）；面積大、成本高（每bit成本遠高於DRAM）不適合做大容量記憶體。因此SRAM的角色是「讓晶片能即時運算、不必等待資料」的高速暫存區。
HBM（High Bandwidth Memory，高頻寬記憶體）則是一種進階型DRAM，透過「3D堆疊+矽穿孔（TSV）」技術，把多層記憶體堆疊在一起，再與邏輯晶片以超寬匯流排連接。
HBM的特點則是頻寬極高（可達上TB/s）；功耗比傳統DRAM更低；容量比SRAM大得多；延遲高於SRAM、低於一般DRAM；成本高、製程難度高。 HBM主要用於AI GPU（如輝達H100、B100）、高效能運算（HPC）、AI訓練、推論加速器。 HBM的角色是「讓大量資料能高速喂給運算核心」的記憶體倉庫。
用一句白話來說，意即SRAM負責「快」，HBM負責「多」，兩者共同決定AI晶片能跑多快、跑多遠。
過去幾年，AI發展的核心在於「算力規模」，誰能堆更多GPU、跑更大的模型，誰就領先，這使得HBM成為焦點。但現在風向正在改變，隨著生成式AI進入商業化階段，市場需求從「訓練能力」轉向「即時推論能力」，包括即時語音助理；即時翻譯、客服；自駕與機器人反應系統；金融交易、風控決策，這類應用最怕的不是算力不夠，而是「延遲太高」，而這正是HBM的罩門。
此外，輝達斥資200億美元取得Groq的LPU（Language Processing Unit）技術授權，表面看是AI加速器戰爭的一環，但其實與SRAM的關聯非常深，主要在於LPU的性能關鍵不在算力，而在「極端高速、低延遲的記憶體存取」，而這正是SRAM最擅長、也是不可替代的領域。
那麼為何輝達要買Groq的「技術」而非晶片？因為輝達已經掌握GPU架構、CUDA生態系、HBM封裝與供應鏈，但它「缺」的是極致低延遲推論架構的設計，Groq的價值在於如何用大量SRAM +簡化控制邏輯，換取比GPU更可預測、更即時的AI回應，特別適用於AI Agent、即時語音、交易、機器人控制，這使得SRAM從「配角」升級為「主角」。 (半導體芯聞)