隨著AI訓練、推論及AI PC需求同步爆發，記憶體已從過去景氣循環產業，走向供不應求的榮景。南亞科技資深副總經理吳志祥表示，過去數十年來，記憶體多占整體半導體產值不到3成，甚至一度低於2成，因此市場普遍將DRAM視為景氣循環劇烈、標準化程度高的商品。然而AI時代來臨後，算力快速提升，記憶體反而成為整個運算架構最大的瓶頸，產業角色因此徹底翻轉。
他指出，今年全球半導體產值可望達1.5兆至1.6兆美元，其中DRAM與NAND Flash產值預估將突破8500億美元，邏輯晶片約4000億美元，其餘則由感測器、類比IC等其他產品構成，顯示記憶體已成為推動本波產業成長的最大動能。
吳志祥分析，在生成式AI出現之前，CPU、ASIC等晶片的運算能力便已超越記憶體頻寬成長速度；生成式AI興起後，大型語言模型參數近年更以接近每年百倍速度增加，即使高頻寬記憶體（HBM）問世，仍無法完全解決記憶體牆（Memory Wall）問題。
如今AI發展已逐步從模型訓練走向推論（Inference），不論是雲端AI服務、代理式AI，或未來普及的機器人、終端AI裝置，都需要大量KV Cache儲存使用者互動資訊與模型參數，也讓DRAM容量需求持續攀升，甚至開始帶動Flash共同成長，形成整體記憶體市場同步擴張的新局面。
從產品結構來看，吳志祥表示，今年HBM約占全球DRAM需求近一成，加上傳統伺服器約4成以上需求，兩者合計已超過整體DRAM市場一半，未來仍將持續提高，也因此排擠手機、PC等消費性產品所需的標準型DRAM供給，成為近期供不應求的重要原因。
他以AI伺服器為例指出，目前一顆AI GPU通常需搭配8組HBM，每組再堆疊12層，相當於一顆GPU背後需要96顆高密度DRAM；隨著AI推論時代到來，新一代AI平台對記憶體需求更進一步提升，一顆CPU搭配的DRAM數量已超過200顆。
除了資料中心之外，AI PC也將成為下一波需求來源。他指出，傳統PC多以16GB或24GB記憶體為主，但目前AI PC規格已逐步提高至128GB，每台裝置所需DRAM容量大幅增加，一旦AI PC大量普及，將再推升全球DRAM需求。
面對AI帶來的新市場，南亞科也加快產品升級與技術布局。吳志祥表示，公司目前以16奈米製程生產超過40項產品，服務全球800多家客戶，目前AI及AI基礎建設相關應用已占公司產品比重超過2成，未來仍將持續提升。
他指出，DRAM未來將逐漸從標準化產品走向客製化。南亞科正同步投入3個世代技術研發，並布局3D IC及客製化DRAM，希望將記憶體直接與CPU或ASIC整合，進一步提升頻寬至現有HBM的5至10倍，同時將每傳輸一個位元的能耗降至HBM約十分之一，搶攻AI推論與邊緣AI市場。
不過，他也坦言，AI帶來龐大商機的同時，也讓半導體產業面臨能源與減碳挑戰。南亞科估計，台灣半導體產業用電需求未來十年將由目前約400億度增加至900億度，全球資料中心用電量到2030年更可能接近1兆度電。
因此，南亞科近年持續將永續納入技術發展策略。除透過16奈米製程降低單位產品碳排放、布局更低功耗的HBM與客製化DRAM外，公司自2018年導入ISO 50001能源管理系統，截至今年已完成逾240項節能專案，累計年節電量約7800萬度，占現有工廠用電約8～9%。同時，公司也持續推動供應鏈碳盤查、提高綠電採購比例，目標2030年現有廠區綠電使用率達25%。
