Benchmarking HBM! SoftBank collaborates with Intel to develop "ZAM": aiming to make AI memory cheaper and more energy-efficient

軟銀與英特爾聯手押注下一代 AI 內存技術，試圖在高帶寬內存（HBM）主導的市場格局中開闢新路徑。雙方合作開發的"Z-Angle Memory"（ZAM）項目聚焦降低功耗和成本，直指當前 AI 面臨的能耗瓶頸和供應鏈緊張難題。

軟銀旗下子公司 Saimemory 週二宣佈與英特爾簽署合作協議，共同推進這項面向人工智能和高性能計算的新一代內存技術商業化。該技術旨在改進傳統動態隨機存取內存（DRAM）架構，以滿足 AI 應用日益增長的性能需求。

根據軟銀髮布的新聞稿，ZAM 項目的原型產品預計在截至 2028 年 3 月 31 日的財年內完成，商業化目標鎖定 2029 財年。

英特爾政府技術部門首席技術官、英特爾院士 Joshua Fryman 博士在聲明中表示，標準內存架構無法滿足 AI 需求，英特爾開發的新架構和組裝方法在提升 DRAM 性能的同時降低了功耗和成本。

消息公佈後，軟銀股價在東京交易中上漲 5.13%。

英特爾股票上漲 5%。

技術源自美國政府項目

Saimemory 成立於 2024 年 12 月，將利用英特爾在內存技術方面的專業知識，特別是英特爾作為美國能源部先進內存技術項目參與方所開發的技術成果。

該能源部項目專注於開發先進內存的核心技術，英特爾在其中負責改進計算機和服務器所用的新一代 DRAM 性能和能效。

根據日經亞洲去年的報道，日本跨國 IT 設備和服務公司富士通也參與了這一項目。

AI 需求引發供應鏈緊張

此次合作的產業背景是 AI 相關應用對內存的需求激增，需求增速遠超供應能力，在整個內存供應鏈引發短缺。

當前 AI 芯片大量採用 HBM 等高性能內存解決方案，但這類產品生產難度高、成本昂貴，且供應高度集中。

ZAM 項目試圖通過改進傳統 DRAM 架構來提供替代路徑，在保證性能的同時降低製造複雜度和成本，這可能為 AI 硬件供應鏈提供更多選擇。

能效成為核心考量

ZAM 項目對能效的強調反映了業界對 AI 計算巨大能耗的日益關注。Joshua Fryman 表示，英特爾開發的新內存架構和組裝方法可在未來十年內實現更廣泛的應用，這一技術定位於在提升性能的同時大幅降低功耗。

隨着 AI 模型規模不斷擴大，訓練和推理過程對內存帶寬和容量的要求持續攀升，相應的能源消耗也成為制約 AI 發展的瓶頸之一。

更節能的內存技術若能成功商業化，將直接影響數據中心運營成本和 AI 應用的經濟可行性。