砸 900 亿元打造中国台湾 DRAM 制造中心对抗南韩,中国台湾最大外资美光如何抓住 AI 大商机?

砸 900 亿元打造中国台湾 DRAM 制造中心对抗南韩,中国台湾最大外资美光如何抓住 AI 大商机?

10 月中在美国旧金山渔人码头,美光举办 40 周年庆 Micron Insight 活动向全球媒体分享美光近期的策略发展。

美光与中国台湾关系密切:投资 900 亿元,扩大征才

美光是全球第三大记忆体制造商,仅次于三星与 SK 海力士,同时也是中国台湾最大外资。2016 年美光与原本台塑集团旗下 DRAM 制造商华亚科合并,成为中国台湾最大外资,目前在桃园与台中设有晶圆厂,近期美光也在台中设立后段封装测试厂,将中国台湾打造成一条龙 DRAM 制造中心,并且招聘近千名人才,力抗南韩。

今年美光扩大对台投资,7 月总投资金额达 30 亿美元(约新台币 900 亿元),光是在台中的投资额就高达 300 亿元,而美光的对台投资让今年整体外资投资中国台湾由“负转正”。

美光在此时大举投资征才,与 AI 时代的记忆体需求大爆发密不可分。

资料中心 AI 训练需求大

以资料中心来说,AI 训练需要大量的 DRAM 与 NAND 需求,美光执行副总裁暨事业总监 Sumit Sadana 指出,做为“AI 训练”的服务器其 DRAM 与 NAND SSD 的需求暴增,2021 年一般功能的服务器其容量需求为 366G,但 AI 训练用的服务器将暴增至 2.5T,是其 6.8 倍。

美光科技总裁暨执行长 Sanjay Mehrotra 指出,“记忆体应用的结构性变化,已经从单一 PC 与行动,走向资料中心、车用与机器学习等复杂又多元化的时代而且‘客户需求驱动’力量明显。”

相比手机与 PC,资料中心对于低延迟、高频宽与低耗能的记忆体需求更为强烈。

面对这样的结构性转变,美光采取发展全面又谨慎的发展蓝图,美光技术开发执行副总裁 Scott Deboer 就指出,“对于现有的手机与 PC 等领域需求确保产能无虞,但另一方面也大胆投资研发新记忆体,顺利度过记忆体需求的结构转型时期。”

近期产品策略:DRAM 与 NAND 走向 3D 立体堆叠

虽然现今 DRAM 主要营收来源为手机、PC 与标准型服务器,绘图 DRAM(GDDR)占比还不高,但随着 AI 时代到来,资料中心采用 GPU 晶片,做为搭配 CPU 异构计算训练(Traning)之用,让 NVIDIA 与 AMD 业者对于绘图 DRAM 下单量大增。美光已经正式量产 GDDR 6 记忆体,并且打入 NVIDIA 最新 Turning 架构的 GPU RTX 20 系列。

而在 NAND SSD 资料中心方面,美光推出业界第一个 Quad-Level Cell(QLC)NAND SSD 瞄准人工智慧、机器学习等领域。

中长期产品策略:次世代记忆体 3D Xpoint

但现有借由 GDDR 与 QLC SSD 等封装技术革新就能满足 AI 时代资料中心的需求吗?

为了保有长期的竞争优势,美光投资新世代的记忆体 3D Xpoint,创造介于 DRAM 与 DAND 之间的产品型态。

美光运算与网络业务部门副总裁 Tom Eby 指出,由于 3D Xpoint 产品才刚推出,“还在研发初期,无法精准预测客户对于新产品的需求有多大,”但他深信“就算这 3 种产品彼此之间有相互取代作用(如 3D Xpoint 吃掉部分 DRAM 市场),DRAM+NAND+3D Xpoint 三者加总起来,可以一起把记忆体 IC 总体产值做大。”

有别于三星与 SK 海力士,产品组合最为完整

不过,在绘图记忆体、高频宽记忆体与次世代记忆体大数据与 AI 最为相关产品领域,美光都要面对三星、Intel 与 SK 海力士的竞争,并非独有技术,以技术推时程来看,美光并没有走在竞争对手的前面,美光市占率也并非最大,但美光的产品组合却是最为完整的。

美光科技总裁暨执行长 Sanjay Mehrotra 在会中强调,“美光和三星与海力士等记忆体竞争厂商最大不同点就是‘Portfolio’。”因为这世界上仅有美光一家厂商能同时提供 DRAM 混合记忆体立方体(HMC)、NAND 快闪记忆体、NOR 快闪记忆体、固态储存 (SSD)与相变记忆体 (PCM)的公司。

砸 900 亿元打造中国台湾 DRAM 制造中心对抗南韩,中国台湾最大外资美光如何抓住 AI 大商机? AI与大数据 图2张

言下之意,满足客户的记忆体多样性可选择,以适应不同的人工智慧应用需求成美光强项。举例来说,在自驾车领域为了实现自动驾驶汽车,无论是与感测器融合处理、路径规划相关的储存子系统,还是与黑盒子相关的储存子系统,各种记忆体和存放装置,从固态硬碟(SSD)到 NAND 快闪记忆体、NOR 快闪记忆体再到低功耗 DRAM 和 GDDR 6 都发挥着重要作用。

(本文由 AI资源网授权转载;首图来源:美光)

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