AI記憶體版圖出現重大轉折。近日傳出輝達斥資高達200億美元（約新台幣6300億元），取得AI新創公司Groq的技術授權，積極布局以靜態隨機存取記憶體（SRAM）為核心的架構，鎖定低功耗、高效能的語言處理器（LPU）應用，引爆市場對SRAM前景的高度期待。
輝達押注SRAM 相關概念股全面升溫
相較於HBM等高階記憶體，SRAM屬於技術成熟的記憶體產品，國際大廠幾乎不再擴充產能，反而多集中在台灣廠商手中，包括鈺創、力積電、華邦電、愛普等。近期相關概念股股價因此表現強勢，市場關注度持續升溫。
HBM不會因LPU興起而輕易被取代
有消息指出，輝達執行長黃仁勳看好SRAM，可能挑戰當前熱門的高頻寬記憶體（HBM）。不過，摩爾投顧分析師陳冠廷認為，HBM並不會因LPU興起而輕易被取代。他指出，過去AI市場最關注的是語言模型的前端訓練，而輝達正是這一領域的王者，GPU仍是訓練大型AI模型的最佳選擇。
陳冠廷分析，模型訓練完成後部署到市場，使用者每一次下指令、生成圖像、文字或影音，全部都是「推論」運算。推論雖然單次計算難度不高，但次數龐大，對效率要求極高，而GPU在推論上並不占優勢。這也是Google打造TPU、輝達收購Groq的原因，專門優化推論運算，以提升使用者體驗並鞏固市場地位。
他指出，LPU在速度與容量之間極度偏重速度，成功優化了AI推論效能。而推論是使用者體驗的關鍵一環，例如Groq的客戶 Canva，因推論更快速，應用場景更廣，消費者會更愛用。想像ChatGPT或Gemini，輸入指令後延遲幾乎歸零，回應即刻到位，自然提升使用黏著度。
推論需求爆發 帶動全記憶體產業鏈成長
即便LPU極度追求運算速度，仍離不開外部記憶體的協同支援。AI 發展不可能只拚速度，隨著語言模型規模擴大、運算量與生成內容暴增，頻寬與儲存需求勢必同步提升，HBM 與各類儲存記憶體仍不可或缺。最終結果將是LPU強化推論體驗，吸引更多使用者投入AI應用，進而帶動 SRAM、DRAM、HBM甚至SSD全面成長，而非單純由SRAM取代HBM。
陳冠廷認為，推論在AI後期將享有長期成長週期，因為每個訓練完成的語言模型，部署後全球千百萬使用者的每次操作都是推論，帶來龐大需求。推論同時消耗大量記憶體，不僅SRAM、HBM受益，NAND Flash、SSD、HDD等存儲產品也同步成長。 在台廠記憶體族群中，群聯專攻SSD固態硬碟模組，華邦電具SRAM產能，南亞科則布局利基型DRAM市場。
◎免責聲明：本文的個股、ETF與專家觀點，非任何投資建議與參考，投資人應獨立判斷，審慎評估風險，自負盈虧。
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HBM不會因LPU興起而輕易被取代
有消息指出，輝達執行長黃仁勳看好SRAM，可能挑戰當前熱門的高頻寬記憶體（HBM）。不過，摩爾投顧分析師陳冠廷認為，HBM並不會因LPU興起而輕易被取代。他指出，過去AI市場最關注的是語言模型的前端訓練，而輝達正是這一領域的王者，GPU仍是訓練大型AI模型的最佳選擇。
陳冠廷分析，模型訓練完成後部署到市場，使用者每一次下指令、生成圖像、文字或影音，全部都是「推論」運算。推論雖然單次計算難度不高，但次數龐大，對效率要求極高，而GPU在推論上並不占優勢。這也是Google打造TPU、輝達收購Groq的原因，專門優化推論運算，以提升使用者體驗並鞏固市場地位。
他指出，LPU在速度與容量之間極度偏重速度，成功優化了AI推論效能。而推論是使用者體驗的關鍵一環，例如Groq的客戶 Canva，因推論更快速，應用場景更廣，消費者會更愛用。想像ChatGPT或Gemini，輸入指令後延遲幾乎歸零，回應即刻到位，自然提升使用黏著度。
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陳冠廷認為，推論在AI後期將享有長期成長週期，因為每個訓練完成的語言模型，部署後全球千百萬使用者的每次操作都是推論，帶來龐大需求。推論同時消耗大量記憶體，不僅SRAM、HBM受益，NAND Flash、SSD、HDD等存儲產品也同步成長。 在台廠記憶體族群中，群聯專攻SSD固態硬碟模組，華邦電具SRAM產能，南亞科則布局利基型DRAM市場。
◎免責聲明：本文的個股、ETF與專家觀點，非任何投資建議與參考，投資人應獨立判斷，審慎評估風險，自負盈虧。
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