華邦電、力積電...輝達重押SRAM拚AI推論，這4間台廠身價水漲船高

圖片來源：Adobe Firefly

生成式AI快速普及，帶動運算需求爆發，晶片效能的競爭已不再只侷限於運算核心本身，「記憶體」正逐漸成為左右AI效能的關鍵變數。2025年12月底，輝達（NVIDIA）斥資高達200億美元，取得AI新創公司Groq的SRAM（靜態隨機存取記憶體）技術授權，震撼市場，也讓原本由HBM（高頻寬記憶體）主導的AI記憶體版圖，出現新的討論空間。

從輝達押注SRAM，看推論時代的下一步布局

這項投資不只是金額驚人，更重要的是其背後所透露的技術方向轉變：在AI推論（Inference）時代，記憶體的「速度」比「容量」更重要。

GPU遇上「記憶體牆」，SRAM成為解法之一

長期以來，AI晶片多仰賴HBM來滿足大量資料存取需求，但隨著大型語言模型（LLM）參數規模持續擴張，HBM在容量、頻寬與功耗上的物理限制逐漸浮現，業界所稱的「記憶體牆（Memory Wall）」問題，成為效能進一步提升的瓶頸。
輝達此次導入Groq的SRAM技術，正是為了改善GPU在推論階段的即時反應能力。SRAM不需刷新、延遲極低、功耗相對較小，雖然單位成本高、容量有限，但在高頻、低延遲的推論應用中，具備獨特優勢。
簡單來看，HBM與DRAM追求的是「裝得多」，而SRAM追求的是「跑得快」。

Groq憑什麼值200億美元？

Groq在2025年9月的市場估值尚未達到70億美元，輝達卻願意以近3倍代價取得技術授權，關鍵在於其記憶體架構設計。Groq的語言處理器（LPU）並不依賴產能吃緊、成本高昂的HBM，而是改以高密度SRAM為核心，專注於提升推論速度與能效。在實際測試中，Groq的解決方案在運行Meta於2024年底推出的輕量化Llama 3.3 70B模型時，推論速度可達傳統GPU的10倍，能耗則降低約9成，顯示在特定推論場景下具備成本優勢。

從Google TPU到輝達，推論戰場逐漸成形

值得注意的是，類似的記憶體配置思維早已出現在Google的TPU架構中。最新一代TPU v7（Ironwood）透過高比例HBM搭配SRAM，兼顧效能與能耗表現，市場甚至預期其在2026年ASIC晶片出貨量上，有機會超越AWS。

而Groq的創辦人暨執行長Jonathan Ross，正是當年Google TPU的核心設計者之一。這也讓外界認為，輝達此次投資不只是取得技術，更是延攬一整套成熟的推論架構思維。

台灣記憶體供應鏈，誰具備想像空間？

隨著市場焦點逐漸延伸至SRAM，台灣相關業者也受到關注，主要可分為生產端與IC設計端：

華邦電（2344）

具備SRAM量產經驗，2025年第3季約3成營收來自客製化記憶體（CMS），其中包含PSRAM（偽靜態隨機存取記憶體）。PSRAM結合DRAM高容量與SRAM高速特性的記憶體，內建DRAM的刷新電路，因此對主處理器而言就像SRAM一樣容易存取，但成本和容量接近DRAM。

力積電（6770）

已發表3D AI Foundry策略，透過多層晶圓堆疊與高容值中介層（Interposer）技術，強化頻寬與能效，將多個晶片堆疊並整合在一起，打破2.5D技術在頻寬和能耗上的限制，實現了10倍以上的頻寬，並降低位元單位功耗9成以上，具備承接SRAM相關代工的潛力。

鈺創（5351）

產品線涵蓋38奈米、63奈米製程的SRAM，容量16MB至512MB，符合Groq採用的256MB規格，一旦輝達或其他AI晶片業者導入，有望跟著受惠。

愛普*（6531）

提供記憶體IP與客製化設計服務，與力積電合作2.5D/3D封裝解決方案，並推出新一代ApSRAM（Attached-pSRAM），為虛擬靜態隨機存取記憶體（PSRAM）再進階版本，提供低功耗、低延遲的高效能記憶體方案。相較於現行的PSRAM，ApSRAM的頻寬提升4倍、動態功耗減少至原來的五分之一。

題材浮現，但仍需時間驗證

整體而言，輝達導入SRAM的布局，顯示AI產業正從「訓練為王」逐步走向「推論優化」的新階段。然而，目前包括AWS、Meta等主要ASIC業者，尚未明確跟進相同路線，相關商機仍停留在技術與題材層次。

對投資人而言，SRAM的確為AI記憶體帶來新的想像空間，但距離形成穩定產業趨勢，仍需觀察實際導入規模、成本結構與終端需求。彦良認為短期宜審慎看待，長期則值得持續追蹤。

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