美光砸1億美元投資AI新創公司

美光科技(Micron Technology)在日前於舊金山舉辦的Micron Insight 2018大會上宣布，該公司將透過美光創投(Micron Ventures)，針對人工智慧(AI)投入1億美元的創投基金；該公司執行長Sanjay Mehrotra並誓言將加速推出新產品。美光的股價在消息發布後的交易日即開始上漲。

除了美光科技，Micron Insight 2018大會還邀請來自亞馬遜(Amazon)、Google、輝達(Nvidia)和微軟(Microsoft)等公司高層和業界專家共同討論AI、機器學習和深度學習的未來，以及儲存技術在其中將扮演的角色。

對於美光科技這家記憶體和儲存巨擘來說，現在正值充滿挑戰的時期，因為他們已在儲存領域落後於三星(Samsung)、海力士(SK Hynix)和東芝(Toshiba)等競爭對手。其混合記憶體立方體(Hybrid Memory Cube；HMC)和Automata處理器等突破性產品，未能取得明顯的成長動能，再加上與英特爾(Intel)共同設計的3DXPoint記憶體延遲，而使得美光的收益被推遲至2020年。

從積極面來看，該公司希望在明年稍晚出樣3DXPoint元件。美光還將切入高頻寬記憶體(HBM)堆疊市場，最早將於2019年推出HBM2。

在其核心業務中，美光目前正在研發類似DRAM的產品，其目標是在2021年出樣。該公司的製程技術藍圖中包括三種新的節點正投入生產。此外，它還向客戶展示了一種能將NAND儲存性能提高3倍至5倍的軟體。

美光科技的高層認為，深度學習的崛起將有助於推動對於記憶體和儲存的需求。這筆1億美元的創投基金將有助於美光科技利用AI趨勢擴展該公司涉及的DRAM、NAND和NOR Flash記憶體等應用領域，其目標在於藉由投資於AI的硬體、軟體和服務，從而推動該公司的成長，特別是在該公司看好的自動駕駛、AR/VR以及工廠自動化等技術領域。

美光科技執行副總裁兼商務長Sumit Sadana說：「這不僅僅與錢有關，更重要的是技術合作夥伴關係。我們還有一些新興的記憶體技術尚未投產，未來將尋求合作夥伴協助推向市場。

美光的研究人員正在研究像Mythic和Syntiant等新創公司期望開創的各種記憶體處理器(processor-in-memory；PIM)架構。他們也看好所謂的神經形態晶片——採用BrainChip等公司追逐中的類似突觸般核心之網狀網路。

至於美光科技計劃何時或如何將這種概念轉變成產品，目前還不得而知。

Sadana說：「我們在記憶體和未來架構方面有許多創新工作，其中一些專註於深度學習。我們取得了美國政府的補助款，將用於研究記憶處理和深度學習加速的先進技術，但這方面的很多工作都極其敏感和機密。

亞馬遜和微軟的發言人都指出，機器學習仍處於早期階段。

例如，亞馬遜Alexa與自然語言理解副總裁Prem Natarajan說，開發人員正致力於使亞馬遜的Alexa能夠理解情境脈絡以及句子中的多個指令。微軟AI與研究副總裁程莉莉(Lili Cheng)表示，微軟最近發布了一項服務，讓公司能創造自己的語音助理，目標在於使其有朝一日能夠進行實際對話。

AI訓練將需要更高7倍DRAM和2倍NAND儲存容量（來源：Micron）

看好3DXPoint與製程技術

美光高層仍然看好其核心DRAM發展藍圖，以及3DXPoint在主記憶體和儲存方面的前景。

該公司期望將3DXPoint用於密集、快速的記憶體產品和儲存中，實現較英特爾現有Optane記憶體更低的延遲。美光計劃將於2019年晚期出樣以期於2020年帶來收益，並表示該公司正在等待與英特爾共同開發的第二代3DXPoint元件。

不過，該公司高層並未透露任何產品細節或市場預測。美光運算與網路業務部門副總裁Tom Eby說：「我們的信念是[3DXPoint]成為資料中心分層結構中一個有意義的部份，它將蠶食DRAM和NAND兩大市場，但整體市場的成長將會相當大。

美光科技非揮發記憶體工程部門資深副總裁Jeff VerHeul說：相較於DRAM和NAND，3DXPoint仍於發展早期，未來將會發展得更有效率。

在其核心DRAM領域，「我們看到比起我們現正開發中的技術節點至少超越了三代......我們也比過去十年來的能見度更高。」美光技術開發執行副總裁Scott DeBoer說：「每個節點的成本降低和位元密度增加正逐步放緩，而且並未達到過去20年的發展腳步。

美光的DRAM開發藍圖並不需要極紫外光(EUV)微影，而且也已經採用雙重曝光和四重曝光了。DeBoer補充說，先進的電路設計使其能在更高電容器儲存比過去更少電荷的方式運作，但總體架構則是傳統的。

Eby表示，美光已經開始生產採用20nm以下10x製程製造的DRAM，預計下一季將首次在其1y製程中獲得收入。從今天的主流8-Gbit設計轉向16-Gbit晶片的時代接近了，但他並未討論32Gbit設計的可行性。

編譯：Susan Hong

(參考原文：Micron Places $100 Million AI Bet，by Rick Merritt)

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