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聯發科加入Google TPU v8計畫後，MediaTek在AI晶片版圖中的角色逐步升溫，並被視為可與Broadcom等國際大廠競逐ASIC市場的潛力對手。於ISSCC會議上，執行長蔡力行指出，當前XPU發展正面臨四大挑戰：運算能力、記憶體瓶頸、互連架構，以及先進封裝技術。這些環節彼此牽動，決定AI系統整體效能與成本結構。
記憶體成為設計主戰場
在多重挑戰之中，記憶體已成為最關鍵限制因素。蔡力行指出，記憶體成本約占XPU整體材料成本的一半，其影響力正同步擴大。AI訓練仍高度依賴高頻寬記憶體（HBM），並朝客製化方向演進；而推論市場則逐漸成為下一波成長引擎。在此趨勢下，DDR DRAM因容量密度與成本優勢可望擴大應用，SRAM則保留於特定高效能場景。
產業亦加速探索新型架構，包括記憶體內運算（Compute-in-Memory）與近記憶體運算（Near-Memory Computing），目標在於降低功耗並提升資料吞吐量。這些技術嘗試回應所謂的「記憶體牆」問題——當運算能力成長速度超越資料傳輸效率時，系統效能將受制於記憶體頻寬與延遲。
在記憶體供應端，SK hynix與Samsung Electronics亦同步推進布局。SK hynix除推動客製化HBM，並將部分運算功能下放至HBM基底晶片，同時擴展AI-D系列產品線，包括強調高容量與彈性架構的AI-D B方案，涵蓋CXL記憶體模組與PIM技術。Samsung則早在2021年推出具AI處理能力的HBM-PIM，成為最早將PIM商業化的廠商之一。
在AI系統架構重塑的過程中，XPU競爭不再只是算力對決，而是記憶體與封裝整合能力的綜合考驗。隨著聯發科深化ASIC布局，記憶體技術路線的選擇，將成為AI晶片競局中的關鍵變數。（原文出處）
