調(diào)研機構(gòu)Counterpoint指出，隨著半導(dǎo)體技術(shù)持續(xù)創(chuàng)新，內(nèi)存解決方案成為推動生成式AI（GenAI）發(fā)展的核心動力，雖然DRAM解決方案具優(yōu)勢，但成本與上市進程仍是關(guān)鍵挑戰(zhàn)。為降低創(chuàng)新風(fēng)險，客戶需積極參與承諾采購，而制造商則須尋求降低成本的策略，如LPDDR、PIM（Processing-In-Memory）、Wide I/O、GDDR與HBM，以適用不同應(yīng)用場景。

短期PIM被視為最具創(chuàng)新的內(nèi)存方案，主要支持神經(jīng)處理單元（NPU），但僅限少量應(yīng)用；Mobile HBM雖可提升性能，但應(yīng)用尚未明朗。Counterpoint表示，預(yù)計2026年蘋果將在iPhone Pro Max與折疊機型中，由PoP（Package-on-Package）架構(gòu)轉(zhuǎn)向獨立式DRAM配置，提升帶寬，同時NAND表現(xiàn)將通過UFS 5.0技術(shù)改進。

此外，隨著自駕技術(shù)發(fā)展，高性能應(yīng)用處理器（AP）與LPDDR使用將進一步增加，Counterpoint預(yù)計HBM4將在2027年后導(dǎo)入自動駕駛系統(tǒng)；XR設(shè)備、無人機與游戲領(lǐng)域也將擴展Wide I/O的應(yīng)用，以提升低延遲處理能力。

NVIDIA的DIGITS技術(shù)將通過GPU與HBM的集成，提升內(nèi)存帶寬，2025年中通過SOCAMM技術(shù)增強CPU帶寬，擴展容量并提升信號完整性。然而，PCB與連接器成本仍是一大挑戰(zhàn)，短期內(nèi)尚無計劃將該技術(shù)應(yīng)用于一般PC市場。

目前三星強調(diào)生成式AI內(nèi)存解決方案需在高帶寬、速度、容量、低延遲與功耗管理之間取得平衡。預(yù)計至2030年，HBM5的堆棧層數(shù)將達20層，并與更多邏輯設(shè)備集成于單一小芯片（Chiplet）架構(gòu)中，臺積電在CoWoS技術(shù)中的角色將更加重要。供應(yīng)鏈橫向合作的重要性日益提升，將取代單一企業(yè)全面集成的垂直集成模式。

同時，DeepSeek正開發(fā)移動AI的LLM（大型語言模型），預(yù)期OpenAI等企業(yè)將逐步標(biāo)準(zhǔn)化AI技術(shù)。未來隨著PIM與Low Latency Wide I/O（LLW）等創(chuàng)新技術(shù)的普及與成本持續(xù)下降，這些技術(shù)有望在軟件標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)年內(nèi)加速落地。

Counterpoint Research研究總監(jiān)MS Hwang表示，無論智能手機、自動駕駛，還是高性能計算領(lǐng)域，內(nèi)存解決方案都扮演舉足輕重的角色。隨著供應(yīng)鏈合作模式的變革，技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化與成本優(yōu)化將推動內(nèi)存產(chǎn)業(yè)邁向更高性能、低功耗的未來。