存储芯片🔥8.0
美光研发边缘推理内存EIM：降低数据处理延迟 布局物理AI
📋总体概括
美光正研发面向物理AI的边缘推理内存EIM，目标市场为自动驾驶、人形机器人、AR/VR等新兴领域。EIM采用在逻辑芯片上垂直堆叠LPDDR的架构，介于AI处理器与内存之间，可降低数据处理延迟、提升系统带宽，并与LPDDR6集成方案同步推进，业内预计2028年下半年量产。美光指出，当前机器人AI模型参数量约十亿至二十亿，LPDDR够用；但随着视觉语言模型引入，机器人内存将向HBM架构演进，这是美光抢占物理AI存储先机的重要布局。
⚡关键信息
- ▸美光推进边缘推理内存EIM研发，瞄准自动驾驶、人形机器人、AR/VR等物理AI市场，与核心客户共同定义产品
- ▸EIM采用逻辑芯片上垂直堆叠LPDDR的架构，用于降低数据延迟、提高带宽，与存内计算PIM是不同概念
- ▸EIM正推进与LPDDR6方案集成，具体性能指标未公开，业内预计2028年下半年量产
- ▸当前机器人AI模型参数量约十亿至二十亿，LPDDR可满足需求；随视觉语言模型引入，内存将向HBM演进
- ▸物理AI设备依赖电池供电，对能效比要求严苛，与依赖HBM的数据中心路线不同
🔥犀利点评
物理AI是存储厂公认的下一块肥肉，美光这次抢跑意图明显。但说白了，EIM眼下还是个概念：计算架构未公开、指标没披露、量产排在2028年下半年——三年后的事现在讲，更多是卡位叙事而非产品承诺。真正值得记住的判断是后半句：机器人靠LPDDR撑不了视觉语言模型，存储架构向HBM下沉只是时间问题。谁先把HBM做省电做便宜，谁才真正吃到这波红利。
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