据 ETNews 报道，美光已启动 GDDR 垂直堆叠技术的研发工作。该公司计划在今年下半年完成相关设备部署并进入工艺测试，最快 2027 年推出约 4 层堆叠的样品。
定位：HBM 与普通 GDDR 之间
GDDR（Graphics DDR）是一种专门面向图形处理的内存，传统上用于显卡和游戏设备。近年来，部分 AI 加速器也开始采用 GDDR 作为推理阶段的内存方案。
美光的堆叠式 GDDR 目标是填补一个空白：性能介于 HBM 和普通 GDDR 之间，同时把成本控制在 HBM 之下。这对 AI 推理场景和高性能游戏显卡两个市场都有吸引力——前者需要高带宽但不想为 HBM 付溢价，后者则一直在寻找在成本可控前提下提升显存性能的路径。
技术挑战
GDDR 堆叠目前还没有量产先例，此前主要停留在学术研究和论文阶段。美光面临的核心挑战包括：
- 芯片互联：层与层之间的信号传输需要可靠且低延迟的互连方案
- 功耗与散热：垂直堆叠会显著增加热密度，散热设计是关键
- 成本控制：堆叠工艺会带来额外的制造成本，产品必须在性价比上对 HBM 形成足够优势，才有市场空间
竞争格局
目前三星电子和 SK 海力士尚未公开类似的 GDDR 堆叠计划。如果美光率先实现商业化，它将在这个新兴细分市场获得先发优势。
不过这个市场目前仍处于早期阶段。随着 AI 应用从训练向推理扩展，内存需求正在分层：高端训练场景由 HBM 主导，中端推理需要一个性价比更高的解决方案，消费级图形则继续依赖传统 GDDR。美光在赌这条中间路线会成长为一个规模可观的市场。
关键时间节点
| 时间 | 里程碑 |
|---|---|
| 2026 年下半年 | 完成设备部署，进入工艺测试 |
| 2027 年 | 预计推出约 4 层堆叠样品 |
| 量产时间 | 尚未披露 |
如果美光能在这个时间窗口内攻克技术难题并控制好成本，堆叠式 GDDR 有可能成为 AI 推理加速器领域的一个重要补充选项。
来源: ETNews