輝達GTC掀AI推論記憶體新戰局…SRAM出頭 台積受惠第一排 5351鈺創 華邦 力積電 愛普

mojeku

輝達GTC掀AI推論記憶體新戰局…SRAM出頭 台積受惠第一排 5351鈺創 華邦 力積電 愛普

2026.03.17

輝達（NVIDIA）GTC 2026聚焦AI基礎建設與推論效能，市場除持續關注GPU與高頻寬記憶體（HBM）供應外，也開始把焦點延伸至SRAM在AI推論架構中的角色，台積電可望受惠SRAM需求升溫，相關供應鏈同步受到矚目。

供應鏈指出，SRAM多整合於邏輯製程內，由台積電提供。輝達預計推出V4版本的LPU，透過台積電N3P製程搭配CoWoS-R來打造，未來搭配GPU、NVLink（高速互連）整合為完整系統解決方案。

隨生成式AI由訓練走向落地應用，系統設計重點不再只是堆高算力，更重視低延遲、高頻寬、低功耗與供應鏈彈性，讓內建於CPU、GPU與SoC中的SRAM，成半導體市場熱門話題。

業者分析，RAM大致可分為DRAM與SRAM兩類。DRAM因記憶體單元面積小、容量大、成本相對低，長期作為外掛主記憶體，DDR與HBM皆屬此類；SRAM則直接做在控制器、CPU、GPU或SoC晶片內，具備速度快、不需刷新、延遲低等優勢，但因占用晶片面積較大，成本也相對偏高。

業界人士指出，在HBM與DRAM供應持續吃緊下，部分客戶開始思考，能否透過提高晶片內高速記憶體配置，或採用更倚重SRAM的架構設計，在頻寬、延遲與供應保障之間取得平衡。

其中，Groq近年主打的LPU架構，即因大量運用on-chip SRAM提升推論效率，帶動市場對SRAM型AI晶片的關注。

SRAM並非新技術，早已長期存在於高效能運算晶片內部。包括英特爾、超微等CPU大廠，即在處理器中內建大量SRAM作為快取記憶體，輝達GPU本身也早已大量採用SRAM。

SRAM與DRAM的供應鏈並不相同，DRAM與HBM主要仰賴專屬記憶體製程與記憶體廠產能，嵌入式SRAM則屬於邏輯製程，可隨CPU、GPU、ASIC或MCU一併設計、生產，背後依賴的是晶圓代工廠的邏輯製程產能。

業界人士認為，當AI晶片朝SRAM配置發展，受惠的不只晶片設計公司，也包括具先進邏輯製程與封裝能力的台積電。