物理AI迎來專用記憶體器?美光自曝正研發EIM

美股艾大叔
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10月19日,美光科技副總裁李哲(Lee Cheol)在首爾COEX會展中心舉行的韓國半導體展(SEDEX 2026)上透露,該公司正在研發專為物理AI應用而設計的邊緣推理記憶體器(EIM)。

業內人士預計,該產品將於2028年下半年實現量產。美光正在開發將EIM技術應用於LPDDR6記憶體的方法,以滿足自動駕駛、人形機器人等物理AI使用低功耗動態記憶體器(DRAM)的需求。李哲表示:“我們正在與主要客戶探討開發適用於這些新興市場的產品。”

據悉,EIM技術定位於AI晶片和記憶體之間,其通過將低功耗動態隨機存取記憶體器(LPDDR)堆疊在邏輯晶片之上,從而高速處理人工智慧推理所需的資料。截至目前,該技術的計算架構尚未完全公開。

與重複預設動作的傳統工業機器人不同,物理AI必須感知並處理視覺、聽覺、重量等資訊。隨著人工智慧模型參數數量的增加,傳統的LPDDR已無法提供所需的記憶體頻寬。

在李哲看來,HBM最終將被應用於人形機器人。他指出:“目前機器人AI模型使用大約10億到20億個參數,因此它們對記憶體頻寬的需求並不特別高,但隨著更先進的視覺語言模型(VLM)的出現,僅靠LPDDR將無法滿足需求,需要過渡到HBM。”

與此同時,記憶體容量需求或水漲船高。美光預計,未來高性能人形機器人將需要大約200GB 的DRAM和4TB的記憶體空間,而目前服務型機器人使用的DRAM和記憶體空間為12GB和256GB。

美光科技CEO桑賈伊·梅洛特拉曾透露,人形機器人單機記憶體容量是普通L2+乘用車的10倍,記憶體行業將從2030年前後迎來持續數十年的需求增長周期。差距根源在於人形機器人需同步處理視覺、觸覺、力覺等上百路感測器資料,並在本地部署大模型完成毫秒級即時控制,對容量、頻寬和延遲提出極高要求。

市場研究機構Counterpoint Research發佈報告稱,全球人形機器人行業的DRAM需求預計將從今年的約8300太位元(Tbit)增至2030年的約17.2萬Tbit,增幅超過20倍。在AI資料中心的高頻寬記憶體HBM之後,機器人市場有望成為三星電子、SK海力士等記憶體晶片公司新的增長引擎。 (科創板日報)