- 作为次级存储，3D NAND是人工智能领域的一个被低估的关键技术，它所带来的技术变革为它自身开辟了新的应用机会。
- 在支持边缘AI应用方面，3D NAND至关重要，因为AI模型需要存储在靠近处理单元的位置。
- 随着边缘AI应用的增多，3D NAND在多个方面的要求也在不断提升：更高的存储容量、更强的性能、更大的规模以及对设备制造商更高的经济性要求。
- 长期目标是实现1000层NAND，低温刻蚀技术已成为关键技术之一。
随着各行业对生成式AI（GenAI）的需求加速，内存的重要性进一步增加。嵌入式存储和外部存储解决方案，如SRAM、DRAM和HBM，成为了推动生成式AI应用的关键因素，同时，先进的封装技术也在制造过程中发挥着重要作用。在我们研究中，内存和存储在支持边缘计算推理中的作用越来越重要。这已成为我们研究的一个反复出现的主题。关于为什么边缘推理的重要性可能会超过训练（训练是指人工智能模型的学习过程），可以参见博客文章《人工智能与边缘计算的辩论》。
3D NAND目前在生成式AI领域作为二级大容量存储被广泛应用。它的设计目的是将预训练模型和大数据集存储在靠近主内存和处理单元的位置。这种接近性有助于更快的数据访问，从而提高性能。最近，Counterpoint采访了Lam Research集团副总裁兼总经理Harmeet Singh，他讨论了3D NAND的重要性。
- 我们的白皮书：‘在AI时代如何实现1000层3D NAND的扩展’
- 深入了解该话题，请参阅我们与Lam Research的采访。
随着AI模型的不断发展，3D NAND在支持复杂应用中的重要性将愈加凸显。Counterpoint预计，到2030年，整体NAND闪存市场将超过930亿美元，较2023年的400亿美元增长一倍多。
在与Counterpoint的最新对话中，Lam Research副总裁兼总经理Harmeet Singh解释道：“我们正处于AI热潮的初期阶段。预计这一技术将改变整个行业，我们正在与客户紧密合作，帮助他们推动下一代芯片的研发。无论是最先进的逻辑芯片、DRAM还是NAND，这些组件都是支撑AI革命所需的处理能力和存储的关键驱动因素。”
以下是我们对话中的一些要点，完整的采访内容可从我们的网站上找到。
芯片制造商正采用多种方式，包括使用创新工具和混合键合技术，以克服容量和性能挑战，降低制造成本并提高良品率。
在应用中找到比特密度、读写速度、功耗、可靠性和成本之间的平衡至关重要。要实现NAND闪存1000层的扩展，所需的技术创新将涉及以上几个维度的创新。
为了解决这些复杂性，Lam Research推出了低温刻蚀技术。
Singh评论道：“从2019年开始，我们开发了低温刻蚀技术，已经进化到Cryo 3.0，能够生产几乎完美的刻蚀图形。我们已经使用低温刻蚀处理了超过500万片晶圆，确立了我们在这一领域的领导地位。”
这应当有助于手机品牌厂商加快3D NAND的发展进程，旨在长期满足日益增长的存储容量和比特密度的需求。