一图读懂美光在台投资的项目,二十亿美元不是白投的

Release time：2017-09-07
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source：经济日报
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美光科技全球制造副总裁艾伦（Wayne Allan）昨天专程来台宣布扩大在台投资，未来每年都会在台湾投资廿亿美元，建构台湾成为美光全球DRAM卓越制造中心。

他强调，年初美光承诺在台增聘一千名员工，目前已增聘五百人，未来六个月会再招募五百人，履行美光的承诺。配合美光持续在台增加产能，以及兴建全球首座3D DRAM封装厂，美光预定明年在台再增加一千位员工，持续精进美光DRAM生产技术和效率。

艾伦亲自宣布这项投资计划后，也首次带领台湾媒体参观美光在台打造全球首座自动化封测厂。

他表示，美光在台投资兴建的测试厂及3D封装厂，全面导入自动化，并运用各机台装设传感器等，将相关生产大数据集中在控制中心，成为全球首座自动化封测厂。目前这座封测厂在买进达鸿及TPK子公司二座厂房进行改装和兴建无尘后，已开始装机，预定明年正式量产。

艾伦表示，目前美光包括台中和桃园厂，累计在台投资达一二○亿美元（约新台币三六○○亿元），未来美光桃园厂和台中厂生产的DRAM晶圆，将交至美光位在中科后里基地的封测厂，现有桃园厂和台中厂进行测试的空间即可腾出，以利导入更先进制程。

他强调，目前台中厂和桃园厂将是美光最先进制程的DRAM制造重镇，后续配合后段3D封装产线完成，全面推进到最先进的3D硅钻孔（TSV）和3D封测，成为美光全球DRAM卓越制造中心。

艾伦强调，美光目前DRAM生产据点涵盖日本广岛、台湾桃园和台中，也因实行全球卓越制造中心的策略，在桃园厂发生意外后，立刻由其他厂支持，将冲击减至最低，如果是单一厂区发生意外，冲击会相当大。

一图读懂美光在台投资的项目,二十亿美元不是白投的

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美光将涨价20%-30%，并暂停报价！
行业新闻

美光将涨价20%-30%，并暂停报价！

　　近日，美光科技向渠道商发出通知，宣布其存储产品价格将上涨20%-30%。从9月12日起，所有DDR4、DDR5、LPDDR4、LPDDR5等存储产品全部停止报价，协议客户价格全部取消，暂停报价一周。据供应链消息称，美光高层看到客户预测需求有重大供应短缺，因此紧急暂停所有产品报价，以重新调整后续价格。　　此前，闪迪已宣布将存储产品价格上调10%以上，拉开存储芯片行业新一轮涨价序幕。市场分析显示，云服务供应商在2025财年资本支出提高180亿美元，直接推高了AI领域对存储芯片的需求。花旗分析师预计，美光将在9月23日发布的2025财年第四季度财报中给出远超市场预期的业绩指引。分析师认为，DRAM和NAND的销量与价格均将走高，存储行业的持续回升主要由产能受限和超出预期的需求推动。　　分析师指出，多家超大规模云厂商对NAND企业级固态硬盘的大额追加订单，正将NAND供给从消费市场转向企业市场。根据TrendForce的数据，2025年第二季度，NAND Flash晶圆和客户端SSD价格均出现上涨趋势，晶圆价格环比增长10%至15%，客户端SSD价格上涨3%至8%。CFM闪存市场指出，DRAM价格指数半年内上涨约72%，NAND涨价情绪高涨，预计四季度企业级存储价格将上涨。　　美光决定未来将停止包括UFS 5.0在内的移动NAND产品开发，逐渐退出移动NAND市场，为国产厂商等带来发展机遇。　　此次涨价和暂停报价的主要原因是供应短缺，源于原厂将传统DRAM产能转向高利润产品，并停产DDR4、LPDDR4X等旧制程，导致供需失衡。同时，服务器市场备货需求升温及北美市场HDD供应紧缺，推高了企业级NAND需求。　　此事件可能推动存储芯片行业进入新一轮涨价周期。对美光科技而言，预计将提升其业绩表现，分析师已上调目标价。对行业，产能受限和需求回升将持续推动价格上涨。对投资者，市场看好存储芯片前景。此外，美光退出移动NAND市场为国产厂商提供了发展机会。
2025-09-16 13:57 reading：380
美光科技为Motorola最新款Razr 60 Ultra注入AI创新动能
行业新闻

美光科技为Motorola最新款Razr 60 Ultra注入AI创新动能

　　美光科技于2025年5月27日宣布，Motorola最新功能强大的翻盖手机Motorola Razr 60 Ultra采用美光高性能、高能效的LPDDR5X内存以及先进的UFS 4.0解决方案。　　该款智能手机搭载Motorola基于大型语言模型的AI功能Moto AI，美光的LPDDR5X和UFS解决方案为其提供了所需的容量、能效、速率和性能。　　美光企业副总裁暨手机和客户端业务部门总经理Mark Montierth表示：“美光LPDDR5X内存和UFS 4.0存储解决方案专为Motorola Razr 60 Ultra等下一代AI设备量身打造。我们与Motorola合作，为其最新款智能手机赋能，充分展现了高性能、低功耗的内存和存储创新对于释放端侧AI全部潜力的关键作用。”　　为何存储和内存重要?　　随着智能手机AI功能的日益强大，越来越多的数据处理作业已从依赖云计算，逐渐转为直接在端侧设备执行。若要在端侧提供完整的AI体验，就需要性能更强的内存和存储，以容纳大型语言模型和不断增长的数据量。　　在美光内存和存储解决方案的助力下，Motorola Razr 60 Ultra让用户能够探索Moto AI的完整功能，享受快速、流畅的智能体验和精准的反馈。用户可以使用Moto AI提问，以专业级精准度增强照片效果，将文本转化为独特的艺术创作、虚拟人像和贴纸，聆听为每个时刻精选的音乐，并通过简洁、个性化的通知摘要了解当天的重要资讯。　　Motorola产品研发副总裁Leo Liu表示：“Motorola Razr 60 Ultra重新定义了可折叠智能手机的AI性能，让用户能够借助直观的AI功能释放创造力、掌控生活节奏，并清晰、轻松地记录生活中的美好瞬间。为了将手机个性化智能体验呈现在用户指尖，小巧的机身内需配备兼具卓越性能与能效的内存。我们与美光科技的长期合作，确保了我们能够采用针对移动端优化的解决方案，进而在我们迄今为止最强大的折叠屏手机上实现流畅的AI体验。”　　美光基于第二代 1ß(1-beta)节点的LPDDR5X内存，传输速率高达每秒9.6 Gbps ，较上一代产品，速率提升了10%。1 这一卓越性能使用户能够轻松地在应用程序间切换，并更高效地进行多任务处理，同时提供移动AI功能所需的高速数据处理能力。美光的LPDDR5X内存能够节省高达25%的功耗，2 为高能耗的AI应用提供支持，并延长续航——这是Motorola Razr 60 Ultra的一大亮点，续航超过36小时。　　在存储方面，尽管这款手机采用了紧凑的可折叠外形设计，但美光UFS 4.0解决方案为照片、电影、歌曲、应用程序和游戏提供了充足的存储空间。大容量存储功能让旗舰智能手机能够直接在设备上存储由AI分析和生成的大型数据集，无需依赖云端——从而使用户既能享受到个性化AI助手带来的便利，又能保障个人数据的安全和隐私。　　1 相较于上一代1-beta LPDDR5的8.533 Gbps的传输速率　　2 相较于上一代1-beta LPDDR5
2025-05-28 09:36 reading：596
美光G9 NAND技术重磅发布！旗舰手机性能再攀巅峰
行业新闻

美光G9 NAND技术重磅发布！旗舰手机性能再攀巅峰

　　在快节奏的今天，手机早已不是单纯的通讯工具，随着AI技术的不断发展，智能手机正在成为人类的AI助手。这背后，都依赖大容量高速存储系统!这一趋势将进一步推动边缘设备对内存和存储的需求。　　在2025年巴塞罗那世界移动通信大会(MWC25)上，美光亮出大招：宣布正在送样业界首款基于 G9 NAND的移动UFS 4.1和UFS 3.1产品。　　G9节点是美光的新一代创新型NAND技术，旨在为旗下所有存储解决方案带来前所未有的性能和密度优势。 G9对新一代移动通用闪存(UFS)移动产品到底有多强?一文揭秘!　　G9 NAND UFS 4.1：性能直接拉满　　美光G9 NAND移动UFS 4.1解决方案可为旗舰智能手机带来业界前沿的性能和创新，从而实现更快速、更灵敏的使用体验。　　速度更快、延迟更低：　　想象一下，手机中的虚拟助手能够充分理解您的指令，您还可以使用手机快速进行实时图片编辑，并在瞬间完成语言翻译。这些都是未来基于大语言模型(LLM)的AI应用，它们将彻底改变智能手机用户的数字体验。　　最终，这些服务将融合成功能强大的多模态AI代理，为用户提供快速、全面且具备情境感知能力的数字体验。为实现这一目标，智能手机需要快速访问海量数据集、降低延迟、提高响应速度，从而实现更流畅的终端用户体验。　　凭借超过4100MBps的顺序读写速度，美光G9 NAND移动UFS 4.1正在引领这一变革趋势。与上一代G8 UFS 4.0进行比较后，我们能清楚地看到G9 UFS 4.1带来的性能飞跃。　　512GB G9 UFS 4.1与512GB G8 UFS 4.0对比　　容量更大：　　更大的存储容量是提升本地计算和处理能力的因素之一。传统的云端AI系统需要将敏感数据通过网络传输后进行处理，存在数据泄露风险。边缘AI可在本地处理生成的数据，从根本上降低了上述风险。　　美光G9 UFS 4.1支持高达1TB的NAND大容量存储，可满足设备端处理大量数据的需求，让您的智能手机轻松处理复杂的计算任务。　　封装更小更薄：　　美光G9 NAND UFS 4.1不仅提高了容量，其更小更薄的外形可支持更具时尚感的创新智能手机设计。　　美光G9 NAND UFS 4.1采用业界前沿封装技术，1TB NAND UFS的封装尺寸仅有9x13x0.85毫米大小(与上一代G8 UFS 4.0相比)，可大幅节省手机内部空间，是下一代可折叠以及超薄智能手机设计的理想之选，其节约的空间可用于搭载更大容量的电池。　　专有功能优化：　　1. 数据碎片整理：　　智能手机的运行速度逐渐变慢，通常是由于数据碎片化—文件分散存储在各个地方，导致存储设备难以实现高效读取。　　美光专有的数据碎片整理功能可解决这一问题，它支持UFS设备的控制器绕过主机层，直接在NAND内部发出碎片整理命令。通过简化数据迁移过程，数据碎片整理功能可将读取速度提升高达60%(启用数据碎片整理与未启用数据碎片整理的对比)，从而提升智能手机的整体性能，包括日常任务和 AI 相关任务。　　简言之，数据碎片整理功能通过在内部处理数据迁移/碎片整理，提高读取性能并降低设备的负荷，使智能手机能够更快、更高效地访问文件，实现更流畅的使用体验。　　2. 增强型WriteBooster：　　借助美光的增强型WriteBooster功能，智能手机处理器可将常用数据“固定”在存储设备内部名为“WriteBooster”的指定区域内。　　利用该功能，处理器可以更轻松地将重要数据从存储设备动态加载到内存，确保处理过程更加高效，不会面临内存容量不足问题。　　内部测试数据表明，启用此功能后，随机读取速度可提高多达30%(启用增强型WriteBooster与未启用增强型WriteBooster的对比)。　　增强型WriteBooster功能可加速智能手机的应用启动速度、文件传输速度，让用户操作更加流畅。当用户需要同时使用日常应用和 AI 应用时，此功能尤为有用。　　在这种使用场景下，可利用增强型WriteBooster功能为AI模型的数据创建内存映射，从而实现更快的数据交换和读取。　　未固定的数据将从缓存缓冲区移至普通存储区域　　3. 智能延迟跟踪器(ILT)：　　美光的智能延迟跟踪器可监控系统和存储设备上的I/O存储延迟，以检测和分析影响智能手机性能的异常延迟，例如应用启动缓慢等。通过识别这些延迟问题，跟踪器可帮助智能手机OEM厂商优化系统，提升整体用户体验。　　此功能可确保智能手机能够高速流畅地运行各种AI应用和日常任务，例如打开相机、在相册中查找之前度假时拍摄的照片等。　　4. UFS分区(ZUFS)：　　想象一下，当您在旅行前收拾行李时，您的行李箱被整齐地划分为三个部分，分别用于放置袜子、衬衫和裤子，通过这种方式，您可以更快地找到所需物品。　　美光的UFS分区(ZUFS)功能以类似方式组织智能手机内的数据。ZUFS将具有相似I/O特性的数据集中存放到UFS设备内的特定区域中，能够尽可能减少数据搜索时间，从而提高读/写效率。　　这种简化的数据检索方式可确保系统响应更快、更流畅，就像在行李箱中取出预先放好的袜子一样。　　传统数据放置方式与分区数据放置方式的对比　　智能加速：面向未来的创新　　美光移动业务部门专注于提供先进的NAND闪存解决方案，并提供针对旗舰智能手机设计的定制功能。　　这些创新旨在加速边缘设备上的AI应用。通过与客户及生态系统伙伴合作，美光正在调整其产品和技术路线图，以便与AI及边缘计算的未来趋势保持一致。　　这种合作可确保未来的移动设备能够处理日益复杂的AI任务，以及数据密集型应用。G9 NAND以及众多新的固件功能正是美光致力于创新的例证。
2025-05-07 11:26 reading：702
美光科技公布SOCAMM内存模块，将用于英伟达GB300产品线
行业新闻

美光科技公布SOCAMM内存模块，将用于英伟达GB300产品线

　　近日，在GTC 2025大会上，美光科技公布了自家的SOCAMM内存模块，将用于英伟达最新发布的Blackwell Ultra GB300产品线。　　SOCAMM并非传统内存条的简单升级，而是将HBM3(高带宽内存)与AI加速单元集成于同一基板，形成“存算一体”的革新架构。其核心技术亮点包括：通过12层HBM3堆叠，单模块带宽较上一代提升3倍，足以支撑万亿参数模型实时训练;采用美光独有的低功耗电路设计，在满载运行时功耗降低至225W，显著低于同类方案;内置硬件级数据调度器，自动优化张量传输路径，减少GPU闲置等待时间。　　英伟达GB300系列作为面向AI数据中心的旗舰产品线，对内存子系统提出三大极限需求：需容纳百万级上下文长度的LLM(大语言模型)参数;自动驾驶等场景要求响应延迟低于1ms;企业级训练任务需保持99%以上的GPU利用率。　　SOCAMM通过NVLink-C2C直连技术与GB300 GPU核心互联，实现内存带宽的“零损耗”传输。实测数据显示，在ResNet-50训练任务中，GB300系统吞吐量提升2.7倍，推理能效比达15.8 TOPS/W。　　此次合作暴露了AI芯片竞争的下一战场——内存架构创新。传统冯·诺依曼架构下，数据在内存与计算单元间的“搬运”已成为算力瓶颈。SOCAMM的存算融合设计，为突破“内存墙”提供了新思路。
2025-03-21 10:48 reading：784
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