美光研发EIM内存：面向物理AI，剑指2028年下半年量产
IT之家 10 月 18 日消息，据韩媒 The Elec 报道，美光正在推进面向物理 AI 的专用存储芯片 —— 边缘推理内存（Edge Inference Memory，EIM）的研发。10 月 16 日，在首尔江南 COEX 举行的韩国半导体展（SEDEX 2026）专题论坛“驱动人形机器人的半导体”上，美光高管
据韩媒 The Elec 报道，美光正在研发一款面向物理 AI 的专用存储芯片，名为边缘推理内存（Edge Inference Memory，EIM）。这一消息出现在 10 月 18 日。
10 月 16 日，首尔江南 COEX 迎来韩国半导体展（SEDEX 2026）。在主题为“驱动人形机器人的半导体”的专题论坛上，美光高管（常务）李哲（音译）表示，物理 AI 市场正快速兴起，涵盖自动驾驶、人形机器人、增强现实（AR）与虚拟现实（VR）等领域；公司正与核心客户保持紧密沟通，联手推进面向这一新兴市场的产品研发。
据了解，EIM 的架构是把低功耗内存（LPDDR）垂直堆叠在逻辑芯片之上，能高速处理 AI 推理所需的数据。这和存内计算（PIM）不是一个概念——PIM 在存储器内部完成计算。相同的地方是，两者都放在 AI 主芯片周边，用来提升数据处理效率；区别在于 PIM 把计算单元集成进存储器内部，EIM 的具体计算架构则尚未公开。
从位置看，EIM 夹在 AI 处理器与内存之间，作用是降低数据处理延迟、提高系统带宽。美光暂未公布具体的目标性能指标，但正在推进把 EIM 集成到 LPDDR6 方案中的技术研发。业内预计，其量产时间落在 2028 年下半年。
人形机器人和传统工业机器人不一样。后者只能重复执行固定程序，前者具有主动性，能感知周围环境并自主决策，还要对视觉、听觉、重量感知及触觉质感等多元信息进行采集与精确控制。
目前人形机器人用的多是 LPDDR 等低功耗内存，并非高带宽内存（HBM）。数据中心高度依赖 HBM，机器人靠电池供电，对能效比的要求更严苛。问题是，AI 模型参数规模持续攀升，只靠传统 LPDDR 已逐渐难以提供足够的内存带宽。
在李哲看来，人形机器人最终也会转向 HBM。他提到，眼下机器人所用的 AI 模型参数量大多在 10 亿至 20 亿（1B~2B）上下，对内存带宽的要求还不算高；可一旦引入能力更强的视觉语言模型（VLM），单靠 LPDDR 就撑不住了，转向 HBM 架构是必然的。美光对此作出上述预测。
内存容量的需求同样在激增。美光预计，未来的高性能人形机器人需要约 200GB 的 DRAM 以及 4TB 的存储空间；当前主流服务型机器人通常只配置 12GB DRAM 与 256GB 存储空间。
李哲称，物理 AI 市场的要求相当苛刻，现有 DRAM 与存储架构已经很难接住。公司正在芯片的早期系统设计阶段，就与机器人制造商、芯片方案商以及超大规模云服务商展开深度协同。
