在人工智能（AI）技術從實驗室走向規模化落地的過程中，“云邊端”協同的架構體系成為行業共識，而存儲作為AI數據處理與模型運算的核心支撐環節，其技術選型與產品設計直接決定了AI應用的落地效率。

其中，云端AI領域，算力、傳輸與存儲三大核心要素里，存儲環節的 HBM（高帶寬存儲器）市場長期被海力士、美光、三星三家廠商壟斷，技術壁壘與資金門檻讓多數企業難以入局。

與之形成鮮明對比的是，隨著大模型持續向輕量化、本地化演進，端側與邊緣側設備成為AI能力下沉的關鍵場景，這一領域的存儲需求呈現出“小容量、大帶寬、低功耗、小尺寸”的差異化特征，也為專注于利基型存儲市場的企業帶來了新的發展機遇。

作為全球存儲領域的重要玩家，華邦電子始終聚焦端側與邊緣側AI存儲的技術突破與產品創新，其推出的CUBE系列、低電壓 NOR Flash/HYPERRAM 等產品，精準匹配了不同AI應用場景的存儲需求。

在近期的華邦電子與恩智浦聯合技術論壇專訪中，華邦電子產品總監朱迪深入剖析了AI時代存儲技術的演進方向，結合企業在制程、產能與產品研發上的布局，詳細解讀了華邦電子如何為各類AI應用打造高性能閃存與客制化內存解決方案，也為行業呈現了端側與邊緣側AI存儲市場的發展脈絡。

深耕存儲領域

夯實產能與制程基礎

在AI存儲技術的競爭中，制程工藝與產能布局是企業的核心競爭力，華邦電子在這兩大維度持續深耕，為AI應用的存儲需求提供了堅實支撐。

目前，華邦電子的8Gb LPDDR4產品已實現量產，月出貨量達到百萬級，并于近日正式推出先進16nm制程8Gb DDR4 DRAM，未來還將推出16Gb DDR4和LPDDR4產品，填補市場在相關規格上的空缺。

產能方面，華邦電子擁有兩座12英寸晶圓廠，臺中科學園區的晶圓廠自2006年量產以來，月產能穩定在6萬片；高雄科學園區的晶圓廠于2022年第四季度投產，目前月產能為1.5萬片，先進制程的DRAM產品正是在此生產，現階段企業DRAM整體月產能已超2萬片。

面對當前DRAM產能緊缺的市場現狀，華邦電子還宣布了新的擴產計劃，預計投資近400億新臺幣（約89億元人民幣），用于Flash與客制化內存解決方案（CMS）擴產，進一步強化在利基型DRAM市場的供給能力。

從市場布局來看，華邦電子避開了云端HBM的激烈競爭，轉而聚焦端側與邊緣側AI存儲的差異化需求，憑借成熟的制程工藝與靈活的產能調配，成為這一細分領域的重要參與者。

攻克功耗與尺寸難題

隨著AI模型不斷小型化、推理效率提升，端側設備成為AI部署的重要場景，但端側存儲面臨著獨特的挑戰：傳統端側設備存儲容量需求較低，加入AI后帶寬需求卻數倍提升，同時受電池供電限制，對功耗極為敏感，形成了“小容量、大帶寬、超低功耗”的核心需求特征。

針對這一需求，華邦電子推出了CUBE類產品，其核心邏輯是通過增加IO數量來提升帶寬，而非提高單條線的頻率，這就像通過增加高速公路車道數提升運輸能力，既避免了單車道“車速”提升帶來的功耗增加，又實現了整體帶寬的大幅增長。

朱迪介紹，CUBE的IO數量可達512個、1024個甚至1k、2k個，需通過SoC芯片內部的芯片級堆疊、2.5D或3D先進封裝實現，且產品被放置于SoC下方，既能借助SoC位置的散熱片解決散熱問題，又能通過TSV將信號傳導至基板，大幅降低先進封裝的成本。

不過，CUBE產品推向市場的速度較慢，核心原因在于其需要與SoC深度綁定，按照客戶規格統一界面進行定制化開發，而SoC產品的研發周期與改版風險也增加了不確定性。但定制化也為客戶帶來了差異化優勢，能幫助客戶打造市面上獨有的產品，尤其適合追求性能突破的AI眼鏡等產品。

為了平衡定制化的弊端，華邦電子還推出了標準化的CUBE-Lite產品，在現有標準品基礎上增加IO數量，保留標準規格，幫助客戶縮短上市周期、降低封裝門檻。

在功耗優化上，華邦電子主要從兩個方向發力：

一是降低電壓：作為全球首家推出1.2V Serial NOR Flash和1.2V HYPERRAM的廠商，其低電壓產品適配手表、手環、智能眼鏡等穿戴式設備，契合SoC制程先進化帶來的工作電壓下降趨勢；

二是提升傳輸速度：讓設備快速完成數據處理與傳輸后迅速進入休眠，盡管單次運行瞬時功耗較高，但整體平均功耗顯著降低，有效提升電池續航。

對于AI眼鏡、AI玩具等小型端側設備，除了低功耗，小尺寸也是核心要求。朱迪表示，華邦電子通過制程演進實現存儲芯片的小型化，比如NOR Flash從58nm進步到45nm，NAND Flash從32nm進步到24nm，在相同容量下縮小die的尺寸，再通過WLCSP封裝將存儲芯片集成到小型PCB上，滿足AI眼鏡等設備在尺寸上的極致要求。

適配邊緣側AI多元產品形態

邊緣側AI的產品形態與算力差異顯著，不同設備對存儲的需求也各有側重，華邦電子針對邊緣側的多元化場景，推出了適配性強的存儲產品，成為掃地機器人、AI眼鏡等熱門邊緣AI產品的核心存儲供應商。

掃地機器人是今年邊緣AI的爆款產品，疊加家電補貼政策后海外出口表現亮眼，這類產品的智能功能對存儲的容量和帶寬要求相對適中，主要使用DDR4和LPDDR4，其中8Gb LPDDR4因性能與成本的平衡成為主流選擇，目前華邦電子的該產品月出貨量可觀，已被國內頭部掃地機器人廠商采用。

而AI眼鏡作為邊緣AI的另一重要產品，對存儲的要求更高，主流的高通平臺方案會搭配較大容量的LPDDR4、DDR4或DDR5，再加上一顆eMMC。CUBE產品低功耗、高帶寬、小容量的特性可進一步提升產品性能，有望為下一代AI眼鏡提供助力。

值得注意的是，在邊緣側AI應用中，LPDDR4的使用頻率甚至高于DDR4，即便在非移動端、供電充足的設備中也是如此。朱迪解釋，這是因為LPDDR4為32位架構，帶寬更高，速度可達到4266MT/s，雙通道32位IO能夠更好地滿足邊緣側AI的高帶寬需求，這也讓低功耗存儲產品在邊緣側市場獲得了更廣泛的應用空間。

從掃地機器人到AI眼鏡，華邦電子通過對邊緣側不同產品存儲需求的精準拆解，以標準化的DDR/LPDDR產品覆蓋主流場景，以定制化的CUBE產品布局高端需求，形成了層次化的邊緣側AI存儲解決方案。

小結

在AI向“云邊端”全場景滲透的趨勢下，端側與邊緣側的存儲需求正成為市場新的增長點。華邦電子憑借對細分場景的深刻理解，以定制化與標準化結合的產品策略，攻克了功耗、尺寸、帶寬等核心技術難題，為各類AI應用的落地提供了高性能的存儲技術支撐。未來隨著AI設備的進一步普及，其在端側與邊緣側的存儲布局或將迎來更大的市場空間。

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