自驾车引领低功耗存储器变革，行业迈向高效能新时代

在科技迅猛发展的当下，半导体技术创新不断，存储器解决方案在生成式人工智能（GenAI）发展中愈发关键。调研机构 Counterpoint 指出，DRAM 方案虽有优势，但成本与上市时间仍是难题。为降风险，客户参与承诺采购，制造商采用 LPDDR、PIM、Wide I/O、GDDR 与 HBM 等技术适配不同场景。
短期内，PIM 作为创新存储器方案，主要支持神经处理单元（NPU），不过应用有限。Mobile HBM 性能提升显著，但应用走向不明。Counterpoint 预计 2026 年苹果在 iPhone Pro Max 与折叠机型中，将从 PoP 架构转向独立式 DRAM 配置，提升带宽，同期 NAND 性能借 UFS 5.0 技术改善。
随着自动驾驶技术发展，高效能应用处理器（AP）与 LPDDR 使用量攀升。Counterpoint 预测 2027 年起，HBM4 有望导入自动驾驶系统。XR 装置、无人机和游戏行业也在拓展 Wide I/O 应用，降低延迟。
技术创新上，NVIDIA 的 DIGITS 技术整合 GPU 与 HBM 提升存储器带宽，2025 年年中借助 SOCAMM 技术增强 CPU 带宽，不过 PCB 与连接器成本高，短期内难用于普通 PC 市场。三星强调生成式 AI 存储器需平衡高频宽、速度、容量、低延迟与功耗管理，预计 2030 年 HBM5 堆叠层数达 20 层，与更多逻辑装置整合于小芯片（Chiplet）架构，台积电的 CoWoS 技术将更关键，供应链横向合作日益重要。
DeepSeek 正开发移动 AI 的 LLM，OpenAI 等企业将推动 AI 技术标准化。随着 PIM 与 Low Latency Wide I/O（LLW）等技术普及与成本降低，有望在软件标准化后加速落地。
Counterpoint Research 研究总监 MS Hwang 表示，在智能手机、自动驾驶、高性能运算等领域，存储器解决方案至关重要。供应链合作模式变革，技术标准化与成本优化将推动存储器产业迈向高效能、低功耗，对半导体从业者、科技爱好者及投资者而言，关注行业动态有助于把握未来科技趋势。