调研组织Counterpoint指出，跟着半导体技能继续立异，内存解决方案成为推进生成式AI（GenAI）开展的中心动力，尽管DRAM解决方案具优势，但本钱与上市进程仍是要害应战。为下降立异危险，客户需热心参与许诺收购，而制造商则须寻求削减相关本钱的战略，如LPDDR、PIM（Processing-In-Memory）、Wide I/O、GDDR与HBM，以适用不同运用场景。

  短期PIM被视为最具立异的内存方案，首要支撑神经处理单元（NPU），但仅限少数运用；Mobile HBM虽可提高功能，但运用没有明亮。Counterpoint表明，估计2026年苹果将在iPhone Pro Max与折叠机型中，由PoP（Package-on-Package）架构转向独立式DRAM装备，提高带宽，一起NAND表现将经过UFS 5.0技能改善。

  此外，跟着自驾技能开展，高功能运用处理器（AP）与LPDDR运用将进一步添加，Counterpoint估计HBM4将在2027年后导入无人驾驶体系；XR设备、无人机与游戏范畴也将扩展Wide I/O的运用，以提高低推迟处理才能。

  NVIDIA的DIGITS技能将经过GPU与HBM的集成，提高内存带宽，2025年中经过SOCAMM技能增强CPU带宽，扩展容量并提高信号完整性。但是，PCB与连接器本钱仍是一大应战，短期内尚无方案将该技能运用于一般PC商场。

  现在三星着重生成式AI内存解决方案需在高带宽、速度、容量、低推迟与功耗办理之间获得平衡。估计至2030年，HBM5的仓库层数将达20层，并与更多逻辑设备集成于单一小芯片（Chiplet）架构中，台积电在CoWoS技能中的人物将更重要。供应链横向协作的重要性日益提高，将替代单一企业全面集成的笔直集成形式。

  一起，DeepSeek正开发移动AI的LLM（大型言语模型），预期OpenAI等企业将逐渐标准化AI技能。未来跟着PIM与Low Latency Wide I/O（LLW）等立异技能的遍及与本钱继续下降，这些技能有望在软件标准化后的数年内加快落地。

  Counterpoint Research研讨总监MS Hwang表明，不管智能手机、无人驾驶，仍是高功能核算范畴，内存解决方案都扮演无足轻重的人物。跟着供应链协作形式的革新，技能标准化与本钱优化将推进内存工业迈向更高功能、低功耗的未来。