砸 900 億元打造台灣 DRAM 製造中心對抗南韓,台灣最大外資美光如何抓住 AI 大商機?

作者 | 發布日期 2018 年 10 月 17 日 8:00 | 分類 AI 人工智慧 , 晶片 , 記憶體 follow us in feedly

10 月中在美國舊金山漁人碼頭,美光舉辦 40 週年慶 Micron Insight 活動向全球媒體分享美光近期的策略發展。



美光與台灣關係密切:投資 900 億元,擴大徵才

美光是全球第三大記憶體製造商,僅次於三星與 SK 海力士,同時也是台灣最大外資。2016 年美光與原本台塑集團旗下 DRAM 製造商華亞科合併,成為台灣最大外資,目前在桃園與台中設有晶圓廠,近期美光也在台中設立後段封裝測試廠,將台灣打造成一條龍 DRAM 製造中心,並且招聘近千名人才,力抗南韓。

今年美光擴大對台投資,7 月總投資金額達 30 億美元(約新台幣 900 億元),光是在台中的投資額就高達 300 億元,而美光的對台投資讓今年整體外資投資台灣由「負轉正」。

美光在此時大舉投資徵才,與 AI 時代的記憶體需求大爆發密不可分。

資料中心 AI 訓練需求大

以資料中心來說,AI 訓練需要大量的 DRAM 與 NAND 需求,美光執行副總裁暨事業總監 Sumit Sadana 指出,做為「AI 訓練」的伺服器其 DRAM 與 NAND SSD 的需求暴增,2021 年一般功能的伺服器其容量需求為 366G,但 AI 訓練用的伺服器將暴增至 2.5T,是其 6.8 倍。

美光科技總裁暨執行長 Sanjay Mehrotra 指出,「記憶體應用的結構性變化,已經從單一 PC 與行動,走向資料中心、車用與機器學習等複雜又多元化的時代而且『客戶需求驅動』力量明顯。」

相比手機與 PC,資料中心對於低延遲、高頻寬與低耗能的記憶體需求更為強烈。

面對這樣的結構性轉變,美光採取發展全面又謹慎的發展藍圖,美光技術開發執行副總裁 Scott Deboer 就指出,「對於現有的手機與 PC 等領域需求確保產能無虞,但另一方面也大膽投資研發新記憶體,順利度過記憶體需求的結構轉型時期。」

近期產品策略:DRAM 與 NAND 走向 3D 立體堆疊

雖然現今 DRAM 主要營收來源為手機、PC 與標準型伺服器,繪圖 DRAM(GDDR)占比還不高,但隨著 AI 時代到來,資料中心採用 GPU 晶片,做為搭配 CPU 異構計算訓練(Traning)之用,讓 NVIDIA 與 AMD 業者對於繪圖 DRAM 下單量大增。美光已經正式量產 GDDR 6 記憶體,並且打入 NVIDIA 最新 Turning 架構的 GPU RTX 20 系列。

而在 NAND SSD 資料中心方面,美光推出業界第一個 Quad-Level Cell(QLC)NAND SSD 瞄準人工智慧、機器學習等領域。

中長期產品策略:次世代記憶體 3D Xpoint

但現有藉由 GDDR 與 QLC SSD 等封裝技術革新就能滿足 AI 時代資料中心的需求嗎?

為了保有長期的競爭優勢,美光投資新世代的記憶體 3D Xpoint,創造介於 DRAM 與 DAND 之間的產品型態。

美光運算與網路業務部門副總裁 Tom Eby 指出,由於 3D Xpoint 產品才剛推出,「還在研發初期,無法精準預測客戶對於新產品的需求有多大,」但他深信「就算這 3 種產品彼此之間有相互取代作用(如 3D Xpoint 吃掉部分 DRAM 市場),DRAM+NAND+3D Xpoint 三者加總起來,可以一起把記憶體 IC 總體產值做大。」

有別於三星與 SK 海力士,產品組合最為完整

不過,在繪圖記憶體、高頻寬記憶體與次世代記憶體大數據與 AI 最為相關產品領域,美光都要面對三星、Intel 與 SK 海力士的競爭,並非獨有技術,以技術推時程來看,美光並沒有走在競爭對手的前面,美光市占率也並非最大,但美光的產品組合卻是最為完整的。

美光科技總裁暨執行長 Sanjay Mehrotra 在會中強調,「美光和三星與海力士等記憶體競爭廠商最大不同點就是『Portfolio』。」因為這世界上僅有美光一家廠商能同時提供 DRAM 混合記憶體立方體(HMC)、NAND 快閃記憶體、NOR 快閃記憶體、固態儲存 (SSD)與相變記憶體 (PCM)的公司。

言下之意,滿足客戶的記憶體多樣性可選擇,以適應不同的人工智慧應用需求成美光強項。舉例來說,在自駕車領域為了實現自動駕駛汽車,無論是與感測器融合處理、路徑規劃相關的儲存子系統,還是與黑盒子相關的儲存子系統,各種記憶體和存放裝置,從固態硬碟(SSD)到 NAND 快閃記憶體、NOR 快閃記憶體再到低功耗 DRAM 和 GDDR 6 都發揮著重要作用。

(本文由 數位時代 授權轉載;首圖來源:美光

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