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華邦電、力積電...輝達重押SRAM拚AI推論,這4間台廠身價水漲船高

圖片來源:Adobe Firefly
摘要

生成式AI進入推論時代,記憶體效能成為關鍵。輝達斥資取得Groq的SRAM技術,顯示未來AI推論更重視低延遲與高能效,而非單純容量。SRAM可突破「記憶體牆」,補足HBM限制。台灣記憶體與封裝供應鏈具想像空間,但實際商機仍待導入規模與成本驗證。

生成式AI快速普及,帶動運算需求爆發,晶片效能的競爭已不再只侷限於運算核心本身,「記憶體」正逐漸成為左右AI效能的關鍵變數。2025年12月底,輝達(NVIDIA)斥資高達200億美元,取得AI新創公司Groq的SRAM(靜態隨機存取記憶體)技術授權,震撼市場,也讓原本由HBM(高頻寬記憶體)主導的AI記憶體版圖,出現新的討論空間。

從輝達押注SRAM,看推論時代的下一步布局

這項投資不只是金額驚人,更重要的是其背後所透露的技術方向轉變:在AI推論(Inference)時代,記憶體的「速度」比「容量」更重要。

GPU遇上「記憶體牆」,SRAM成為解法之一

長期以來,AI晶片多仰賴HBM來滿足大量資料存取需求,但隨著大型語言模型(LLM)參數規模持續擴張,HBM在容量、頻寬與功耗上的物理限制逐漸浮現,業界所稱的「記憶體牆(Memory Wall)」問題,成為效能進一步提升的瓶頸。

輝達此次導入Groq的SRAM技術,正是為了改善GPU在推論階段的即時反應能力。SRAM不需刷新、延遲極低、功耗相對較小,雖然單位成本高、容量有限,但在高頻、低延遲的推論應用中,具備獨特優勢。

簡單來看,HBM與DRAM追求的是「裝得多」,而SRAM追求的是「跑得快」。

 

Groq憑什麼值200億美元?

Groq在2025年9月的市場估值尚未達到70億美元,輝達卻願意以近3倍代價取得技術授權,關鍵在於其記憶體架構設計。Groq的語言處理器(LPU)並不依賴產能吃緊、成本高昂的HBM,而是改以高密度SRAM為核心,專注於提升推論速度與能效。在實際測試中,Groq的解決方案在運行Meta於2024年底推出的輕量化Llama 3.3 70B模型時,推論速度可達傳統GPU的10倍,能耗則降低約9成,顯示在特定推論場景下具備成本優勢。

從Google TPU到輝達,推論戰場逐漸成形

值得注意的是,類似的記憶體配置思維早已出現在Google的TPU架構中。最新一代TPU v7(Ironwood)透過高比例HBM搭配SRAM,兼顧效能與能耗表現,市場甚至預期其在2026年ASIC晶片出貨量上,有機會超越AWS。

而Groq的創辦人暨執行長Jonathan Ross,正是當年Google TPU的核心設計者之一。這也讓外界認為,輝達此次投資不只是取得技術,更是延攬一整套成熟的推論架構思維。

台灣記憶體供應鏈,誰具備想像空間?

隨著市場焦點逐漸延伸至SRAM,台灣相關業者也受到關注,主要可分為生產端與IC設計端:

華邦電(2344)

具備SRAM量產經驗,2025年第3季約3成營收來自客製化記憶體(CMS),其中包含PSRAM(偽靜態隨機存取記憶體)。PSRAM結合DRAM高容量與SRAM高速特性的記憶體,內建DRAM的刷新電路,因此對主處理器而言就像SRAM一樣容易存取,但成本和容量接近DRAM。

力積電(6770)

已發表3D AI Foundry策略,透過多層晶圓堆疊與高容值中介層(Interposer)技術,強化頻寬與能效,將多個晶片堆疊並整合在一起,打破2.5D技術在頻寬和能耗上的限制,實現了10倍以上的頻寬,並降低位元單位功耗9成以上,具備承接SRAM相關代工的潛力。

鈺創(5351)

產品線涵蓋38奈米、63奈米製程的SRAM,容量16MB至512MB,符合Groq採用的256MB規格,一旦輝達或其他AI晶片業者導入,有望跟著受惠。

愛普*(6531)

提供記憶體IP與客製化設計服務,與力積電合作2.5D/3D封裝解決方案,並推出新一代ApSRAM(Attached-pSRAM),為虛擬靜態隨機存取記憶體(PSRAM)再進階版本,提供低功耗、低延遲的高效能記憶體方案。相較於現行的PSRAM,ApSRAM的頻寬提升4倍、動態功耗減少至原來的五分之一。

題材浮現,但仍需時間驗證

整體而言,輝達導入SRAM的布局,顯示AI產業正從「訓練為王」逐步走向「推論優化」的新階段。然而,目前包括AWS、Meta等主要ASIC業者,尚未明確跟進相同路線,相關商機仍停留在技術與題材層次。

對投資人而言,SRAM的確為AI記憶體帶來新的想像空間,但距離形成穩定產業趨勢,仍需觀察實際導入規模、成本結構與終端需求。彦良認為短期宜審慎看待,長期則值得持續追蹤。

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