成立于2018年的芯片初创企业Kepler Computing于当地时间9月10日正式对外亮相。该公司将自身定位为AI半导体领域内存瓶颈的解决方案提供者，目标指向当前AI芯片面临的内存能耗、带宽、产能与成本等多重制约。
根据公司披露的信息，Kepler Computing的内存方案在带宽上接近SRAM，在容量上则优于SRAM乃至HBM（高带宽内存），同时无需依赖EUV光刻设备。该方案采用3D堆叠集成技术，从技术路径判断应属于FeRAM（铁电存储器）范畴。公司计划于2026年底出样，2027年扩大产能。
在制造层面，Kepler Computing正利用格罗方德新加坡工厂的28nm产能进行试产，未来也将在美国本土制造。公司方面表示，其改造既有晶圆厂用于创新内存生产的过程仅耗时8个月，约为行业一般情况下的三分之一。这一效率如果属实，意味着其技术方案对现有产线的兼容性较高，有望降低产能扩张的资本开支门槛。
从技术路线看，Kepler Computing并未选择跟随HBM厂商的EUV微缩路径，而是试图通过材料创新突破现有CMOS的固有限制。公司称，未来将通过更低电压改进芯片能效表现并提升生产能力。这一思路若能在2026年出样节点得到验证，将为AI算力基础设施提供HBM与SRAM之外的另一条内存选择。
当前AI芯片的内存瓶颈已成为行业共识。HBM产能受限于EUV光刻与先进封装，SRAM则受限于单位面积容量，两者在带宽、容量、功耗与成本之间难以兼顾。Kepler Computing的方案能否在2027年产能扩大阶段兑现其性能与成本承诺，将决定其在AI内存供应链中的实际位置。
该文观点仅代表作者本人，企服科学平台仅提供信息存储空间服务。
