聯發科近期正式加入谷歌第八代TPU項目，標志著其在人工智能領域的技術布局邁入新階段。這一合作不僅強化了聯發科在定制化芯片解決方案市場的地位，也為其在AI生態系統中爭取到更核心的角色。公司首席執行官蔡力行在公開活動中透露，XPU開發面臨四大技術瓶頸：計算能力、內存帶寬、互聯效率及先進封裝技術，其中內存問題尤為突出。
內存成本已成為制約XPU發展的關鍵因素。據披露，內存組件在XPU物料清單中的占比已攀升至50%，直接決定著系統的整體性能與經濟性。蔡力行分析稱，當前AI訓練任務仍高度依賴高帶寬內存（HBM），但隨著市場向定制化推理場景傾斜，DDR DRAM憑借其高密度和成本優勢，有望在推理領域占據主導地位，而SRAM則將局限于特定場景應用。
這一技術轉向正推動內存廠商加速布局。SK海力士圍繞"AI-N"系列推出差異化方案：通過"AI-N P"提升性能、以"AI-N B"擴展帶寬、借"AI-N D"優化密度。其與英偉達合作的SLC NAND閃存方案已應用于數據中心，高帶寬閃存（HBF）技術則瞄準大容量低功耗場景，形成覆蓋不同AI推理負載的技術矩陣。
三星電子則選擇深化內存內計算路徑。2021年推出的HBM-PIM芯片已實現1.2 TFLOPS的嵌入式算力，使內存可直接承擔部分CPU/GPU任務。近期消息顯示，該公司正重啟PIM技術研發，試圖通過將計算單元集成至內存架構，構建區別于傳統HBM的新范式。這場內存與計算融合的技術競賽，正重塑AI硬件的競爭格局。
