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布局物理 AI:美光研发边缘推理内存 EIM,降低数据处理延迟并提高带宽

IT之家·2026/10/17 23:26:38🔗 原文

📋总体概括

据韩媒The Elec报道,美光在首尔SEDEX 2026半导体展论坛上宣布研发面向物理AI的边缘推理内存EIM,其架构是在逻辑芯片之上垂直堆叠LPDDR,用于降低延迟、提高带宽,并计划集成至LPDDR6方案,业内预计2028年下半年量产。美光高管李哲指出物理AI市场(自动驾驶、人形机器人、AR/VR)快速崛起,当前机器人AI模型参数量约1B~2B,传统LPDDR带宽渐显不足,未来机器人最终也将走向HBM路线。

⚡关键信息

  • ▸美光正研发边缘推理内存EIM,架构为在逻辑芯片上垂直堆叠LPDDR,定位物理AI市场
  • ▸EIM与存内计算PIM是不同概念,介于AI处理器与内存之间,计算架构尚未公开
  • ▸EIM将集成至LPDDR6方案,业内预计量产时间为2028年下半年
  • ▸当前人形机器人AI模型参数量约1B~2B,用LPDDR而非HBM以兼顾电池供电的能效要求
  • ▸美光预测人形机器人最终将采用HBM路径

🔥犀利点评

存储巨头盯上机器人,逻辑很简单:机器人是下一块吃带宽的物理AI终端,而它没法像数据中心那样堆HBM和散热墙。EIM本质是在LPDDR和处理器之间架桥,等于给边缘推理开一条快速通道。但架构未公开、指标未披露、量产要到2028年下半年——现在更像是占位式宣发,先在客户耳边刷存在感。HBM能否真下放到电池供电的机器人,功耗和成本两道坎还远没迈过去,且听且观察。

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