圖解|美光DRAM1γ製程開始出貨!記憶體製程α、β、γ是什麼意思?應用有哪些?
圖解|美光DRAM1γ製程開始出貨!記憶體製程α、β、γ是什麼意思?應用有哪些?

記憶體大廠美光(Micron)2月26日宣布,最先進的DRAM(動態隨機存取記憶體)1-γ (gamma) 節點的樣品正出貨至合作夥伴和客戶進行驗證,具效能更高、功耗更低且位元密度更高等優勢,將由台灣、日本廣島廠共同生產。

美光的1γ DRAM基於第六代10奈米等級,為首度採用極紫外光(EUV)微影技術,應用涵蓋資料中心、AI PC、行動裝置、車用、遊戲等領域。

1γ節點指的是什麼?有哪些優勢?

就像邏輯晶片生產分為3奈米、2奈米等製程,記憶體中的DRAM也有製程迭代,依序為:1y、1z、1α(1-alpha)、1β(1-beta)和1γ(1-gamma)等製程節點。

在業者的研發藍圖上,韓系記憶體製造商三星(Samsung)及海力士(SK Hynix)以「1b」對標第五代DRAM的1β製程、「1c」則對標第六代DRAM的1γ製程。

記憶體三大原廠都將在2025年步入1γ、1c製程,其中美光及海力士的腳步較快。 海力士於2024年8月宣布完成開發1c製程DDR5,2025年將開始供應產品;三星則稍晚一些,2025年初曾傳出因良率問題重新設計1c製程,完成開發時間由2024年底推遲至2025年中,實際量產預計將在2025年底。

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美光副總裁暨運算與網路事業部運算產品事業群總經理Praveen Vaidyanathan表示,美光的1γ DRAM節點具備3大關鍵優勢:

1.提升效能: 提供高達9200MT/秒的資料傳輸速率,與前一代產品相比增速達15%。

2.節省能源: 採用下一代高介電質金屬閘極(CMOS)技術,可節省功耗超過20%,讓散熱特性更為優異。

3.提高位元密度產出: 採用EUV微影技術,與前一代製程相比,每片晶圓的位元產出量多出30%以上,意味著能以更低的成本生產更多記憶體。

1γ製程是美光首次採用EUV微影製程,三星及海力士數年前就已導入EUV。美光DRAM技術研發資深副總裁白竹茂指出,經過審慎評估,美光選擇了最佳時機首次在DRAM製造中導入EUV微影技術,「EUV讓我們能夠實現更高密度的電路佈局,並且能夠進一步微縮。」

美光DRAM製程.jpg
美光DRAM製程1α、1β、1γ比較
圖/ 業者提供
美光1γ.jpg
1γ與前一代製程相比,每片晶圓的位元產出量多出30%
圖/ 業者提供

應用涵蓋資料中心、邊緣AI,美光HBM4目前仍規劃採1β製程

美光的1γ節點將首先應用於16GB DDR5 DRAM產品,再陸續整合各項產品組合中,橫跨資料中心、行動記憶體、車用記憶體及遊戲等領域。

以資料中心伺服器來說,1γ DDR5記憶體可使資料中心效能提升達15%,並增加能源效率,最佳化機架級電源和散熱設計。

而在邊緣AI方面,1γ DDR5記憶體可提供更佳的省電效能、更高的頻寬,延長電池續航力並改善使用者體驗,涵蓋AI PC、行動裝置、智慧汽車等應用。

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Praveen Vaidyanathan指出,目前1γ製程節點的DDR5將由日本廣島廠與台灣廠共同生產,具體量產時程,將視市場需求與客戶認證進度決定。

至於資料中心AI運算不可或缺的HBM(高頻寬記憶體),以目前主力的HBM3e來說,美光與海力士分別採1β、1b製程,三星則採用1a製程。現階段美光仍以1β製程為HBM3e、以及下一代HBM4的主要技術基礎。

美光在2024年底曾發布HBM4、HBM4E計畫的最新進展,HBM4有望於2026年量產,HBM4E預計將在2027~2028年亮相。

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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