存忆元件制造如何推动2025年神经形态计算的下一波浪潮。探索突破、市场增长及通往类脑人工智能硬件的路线图。
- 执行摘要：2025年市场概况与关键驱动因素
- 存忆技术基础与制造技术
- 主要参与者与战略合作伙伴（例如，hp.com，ibm.com，imec-int.com）
- 当前与新兴的神经形态计算应用
- 市场规模、细分与2025-2030年增长预测（CAGR：28-34%）
- 材料创新：从金属氧化物到二维材料
- 制造挑战与产率优化
- 监管、标准化与行业倡议（例如，ieee.org）
- 竞争分析：初创公司与成熟半导体巨头
- 未来展望：商业规模神经形态系统的路线图
- 来源与参考文献
执行摘要：2025年市场概况与关键驱动因素
到2025年，存忆元件制造在神经形态计算领域的市场格局预计将发生显著变化，主要驱动因素是对节能、类脑硬件的需求不断上升。存忆电阻器——能模拟突触可塑性的阻抗开关设备——是这一变革的核心，能够实现新架构，并在速度和功耗上实现比传统CMOS系统数量级的改进。
2025年的关键驱动因素包括人工智能（AI）工作负载的快速扩展、边缘计算的普及以及对具备内存处理能力的硬件的迫切需求。这些趋势促使既有的半导体制造商与新兴初创公司加速存忆技术的开发和商业化。值得注意的是，三星电子和台积电（TSMC）等公司正投资于先进的制造工艺，以将存忆元件与现有硅平台相结合，利用其在大规模生产和工艺微型化方面的专业知识。
与此同时，像惠普公司这样的专业企业——早期存忆电阻器研究的先驱——继续完善材料系统和设备架构，专注于可扩展性和可靠性。像Weebit Nano这样的初创公司正在商业化阻抗随机存取内存（ReRAM）技术，针对兼容标准CMOS铸造厂的嵌入式和分立内存市场。这些努力得到了与铸造合作伙伴和系统集成商的合作支持，旨在弥合实验室原型与市场大规模采用之间的差距。
政府支持的倡议和协会进一步塑造了竞争环境，尤其是在美国、欧洲和亚洲，这些地区为新材料（例如金属氧化物、碲化物和有机化合物）以及设备集成策略的研究提供资金。重点是在实现高耐久性、低变异性和与神经形态架构的兼容性。SEMI等行业机构正在促进标准化工作和知识交流，对于生态系统的开发和供应链的协调至关重要。
展望未来，存忆元件制造在神经形态计算中的前景乐观。预计未来几年，试点生产线将过渡到商业规模制造，早期将展现在AI加速器、边缘设备和传感器节点中的应用。随着制造技术的成熟及整合挑战的解决，存忆设备有望成为下一代智能硬件的基础组件，支持AI和物联网（IoT）的持续增长。
存忆技术基础与制造技术
存忆元件，或称存忆电阻器，在神经形态计算的进展中至关重要，因为它们能够模拟突触可塑性并实现节能、高密度的内存和逻辑操作。截至2025年，存忆设备的制造正经历快速进展，这得益于既有的半导体制造商和专业初创公司的推动。存忆技术的核心在于阻抗开关材料——通常为转移金属氧化物（例如HfO2、TiO2和TaOx）、碲化物及有机化合物——集成于交叉阵列架构中以实现高可扩展性。
目前的制造技术利用标准的CMOS兼容工艺，包括原子层沉积（ALD）、溅射和电子束蒸发，以纳米级精度沉积薄膜。例如，三星电子和台积电（TSMC）积极探索将存忆元件纳入先进节点，以实现与逻辑和存储电路的无缝共同集成。这些公司专注于优化材料界面和设备均匀性，以应对变异性和耐久性挑战，这对于神经形态应用而言至关重要。
像Crossbar Inc.这样的初创公司开发了基于金属氧化物开关层的专有阻抗随机存取内存（ReRAM）技术，展示了多层单元操作和适合突触仿真的高耐久性。它们的制造工艺强调低温兼容性和后端集成（BEOL），这对于在传统CMOS电路上堆叠存忆阵列至关重要。同样，Weebit Nano正在推进基于硅氧化物的ReRAM，专注于制造能力和可扩展性以便于嵌入式和分立的神经形态芯片。
在接下来的几年中，存忆元件制造的前景受到几个趋势的影响。首先，推动存忆阵列的三维堆叠，以进一步提高密度和连通性，这是三星电子和Crossbar Inc.正在追求的方向。其次，行业投资于提高设备间均匀性和保留，涉及材料供应商与铸造厂之间的合作努力。第三，采用新材料——如铁电HfO2和二维材料——可能会在开关速度和能效方面带来进一步改善。
总体而言，先进材料工程、工艺集成和行业合作的结合预计将加速存忆元件在商业神经形态计算平台中的部署，预计在2020年代末实现。这些领先的半导体制造商和创新型初创企业的持续参与确保了技术进步和可扩展制造解决方案的良好管道。
主要参与者与战略合作伙伴（例如，hp.com，ibm.com，imec-int.com）
到2025年，存忆元件制造在神经形态计算领域的格局由已建立的技术巨头、专业半导体铸造厂及合作研究联盟之间的动态互动所塑造。这些参与者通过专有开发和战略合作伙伴关系推动创新，旨在加速基于存忆电阻器的硬件的商业化，以支持下一代人工智能（AI）系统。
其中最突出的领导者是惠普公司，自2000年代末奠定基础以来，一直处于存忆电阻器研究的前沿。惠普继续完善其制造工艺，专注于可扩展的基于氧化物的存忆设备，并将其集成到混合CMOS-存忆电阻器架构中。公司与学术机构和行业伙伴的持续合作预计将取得进一步的设备均匀性和耐久性进展，这对神经形态应用至关重要。
另一个关键参与者是IBM，利用其在材料科学和先进半导体制造方面的专业知识。IBM的研究中心正在积极开发相变存储器（PCM）和阻抗随机存取内存（ReRAM）技术，这两者都被视为适合神经形态电路的有前景的存忆元件。IBM与铸造厂和研究机构的战略合作关系旨在克服与设备变异性和大规模阵列集成相关的挑战。
在欧洲，imec作为领先的研究中心，提供新兴存储技术的先进原型和试点制造服务。imec的合作生态系统包括与全球半导体制造商、设备供应商和学术团体的合作，促进从实验室到生产线的快速迭代和技术转让。他们在3D集成和新材料方面的工作尤其与高密度神经形态硬件相关。
其他重要参与者包括三星电子和台积电（TSMC），两家企业都在探索在其先进工艺节点内集成存忆设备。三星的存储部门正在研究将基于氧化物的ReRAM用于AI加速器，而台积电则与研究伙伴合作，评估存忆阵列在规模上的可制造性。
战略伙伴关系是这一行业的一个标志。例如，跨行业的联盟和公私合作倡议正在促进前期竞争性研究和标准化工作。预计这些合作将持续加剧，直到2025年及以后，因为公司寻求解决可靠性、可扩展性和成本效益等关键挑战，这些都是广泛采用存忆神经形态硬件的关键障碍。
展望未来，来自这些主要参与者及其合作伙伴的专业知识汇聚将加速从原型到商业部署的转变。随着制造技术的成熟和生态系统合作的加深，存忆元件预计将在实现节能的类脑计算架构中发挥关键作用。
当前与新兴的神经形态计算应用
存忆元件，或称存忆电阻器，在神经形态计算的硬件创新前沿，提供非易失性存储、模拟可编程性和能效突出的突触仿真。截至2025年，存忆设备制造正在从实验室级别的演示转向早期的商业和试点级别的生产，受到对类脑计算架构在人工智能（AI）、边缘计算和传感器网络中需求的推动。
主要行业参与者正在利用多种材料和工艺推进存忆元件的制造。惠普公司作为这一领域的先锋，开发了基于二氧化钛的存忆电阻器，并与学术和工业合作伙伴合作，完善可扩展的制造技术。三星电子正在积极探索基于氧化物的阻抗随机存取内存（ReRAM）和相变存储器（PCM）技术，这两者均表现出适合神经形态电路的存忆行为。IBM则利用其在材料科学和半导体制造方面的专业知识，开发相变和自旋电子存忆器件，目标是与现有CMOS工艺进行集成，以实现混合神经形态芯片。
最近的制造进展集中在提高设备均匀性、耐久性和可扩展性。采用原子层沉积（ALD）和先进的光刻技术以实现小于10纳米的特征尺寸，这对高密度集成是至关重要的。例如，台积电（TSMC）正在研究存忆元件与先进逻辑节点的共集成，旨在实现减少数据移动和功耗的内存计算架构。
与此同时，初创公司和研究联盟正在加速新材料的开发，例如二维（2D）材料和有机化合物，以增强设备的性能和灵活性。imec，作为领先的纳米电子研究中心，正在与行业伙伴合作原型大型存忆交叉阵列，展示其在神经形态系统中的实时学习和推理潜力。
展望未来，预计未来几年将看到基于存忆电阻器的神经形态加速器在边缘AI设备、机器人和自主系统中的首次商业部署。先进制造技术、材料创新和系统级集成的结合，有望在神经形态计算中释放出新的效率和功能新水平，主要的半导体制造商和研究组织正在塑造这项变革性技术的轨迹。
市场规模、细分与2025-2030年增长预测（CAGR：28-34%）
全球存忆元件制造市场，特别是针对神经形态计算应用的市场，预计将在2025年至2030年间强劲扩张。受对节能、类脑硬件在人工智能（AI）、边缘计算和下一代数据中心需求激增的驱动，该领域预计将实现28-34%的复合年增长率（CAGR）。这一增长轨迹得益于技术进步以及半导体制造商和系统集成商的商业投资不断增加。
市场细分显示出三个主要维度：材料类型、设备架构和最终应用。在材料方面，基于金属氧化物的存忆电阻器（特别是TiO2和HfO2）因其与现有CMOS工艺的兼容性和可扩展性而占据主导地位。然而，基于有机和二维材料的存忆电阻器在灵活和低功耗应用中也在获得关注。设备架构分为交叉阵列、1T1R（一个晶体管-一个电阻器）和垂直堆叠，交叉阵列由于其高密度和适合大规模神经形态网络而领先。
最终应用细分强调三个主要市场：数据中心的AI加速器、边缘AI设备（如智能传感器和物联网节点）和研究/开发平台。预计到2030年，数据中心细分市场将占据最大份额，因为超大规模运营商和云服务提供商寻求克服传统冯·诺依曼架构的局限性。边缘AI预计将是增长最快的细分市场，受到自主车辆、机器人和可穿戴设备普及的推动。
积极扩展存忆元件制造的关键行业参与者包括三星电子，已展示为神经形态芯片大规模集成存忆阵列的能力；台积电（TSMC），利用其先进的铸造能力支持新兴存储技术；以及英特尔公司，正在投资于阻抗随机存取内存（ReRAM）及相关设备的研究和试点生产。像Weebit Nano这样的初创公司也在取得重要进展，尤其是在ReRAM用于嵌入式和边缘应用的商业化方面。
展望未来，市场前景依然相当乐观，学术界、行业与政府机构之间的持续合作加速将实验室级别原型向大规模生产的过渡。预计28-34%的复合年增长率反映出创新的快速步伐以及对存忆元素作为未来神经形态计算基础的日益认可。
材料创新：从金属氧化物到二维材料
用于神经形态计算的存忆元件制造正经历快速转型，材料科学的创新推动了这一变化。截至2025年，该领域正在经历从传统的过渡金属氧化物到更广泛材料的转变，包括二维（2D）材料和有机-无机复合材料，以满足类脑硬件在可扩展性、耐久性和能效方面的严格要求。
金属氧化物，尤其是二氧化钛（TiO2）、氧化 Hafnium（HfO2）和五氧化二钽（Ta2O5），在商业和预商业存忆电阻器设备中依然是基础材料。这些材料因其良好的阻抗开关机制和与现有CMOS工艺的兼容性而受到青睐。像惠普公司和三星电子这样的公司已展示了基于氧化物的存忆电阻器的大规模集成，并在持续努力改善设备均匀性和保留。在2024-2025年，材料供应商与铸造厂的研究合作将集中在原子层沉积（ALD）及其他先进薄膜技术，以实现小于10纳米的特征尺寸和高密度的交叉阵列。
除了金属氧化物外，像二硫化钼（MoS2）、六方氮化硼（h-BN）和石墨烯等二维材料，因其原子级的薄特性、可调的电子特性以及超低功耗运行的潜力而受到关注。这些材料使得具有更高开关速度和降低变异性的存忆设备的制造成为可能。台积电（TSMC）和GlobalFoundries是探索二维材料集成的半导体制造商之一，利用其在先进工艺节点和异构集成方面的专业知识。可扩展的高质量2D薄膜合成和转移仍然是一个挑战，但预计试点生产线和研究铸造厂将在未来几年内展示一体化的二维存忆器阵列。
有机-无机复合材料，包括钙钛矿和聚合物复合材料，也因其灵活性和神经形态传感器集成潜力而受到研究。虽然这些材料的成熟度不及氧化物或二维材料，但设备制造商与专用化学材料供应商之间的合作正在加速它们在灵活电子和可穿戴神经形态系统等利基应用的开发。
展望未来，材料创新与先进制造技术的结合预计将产生具有提高耐久性、多级开关和与3D集成兼容的存忆元件。行业路线图表明，到2027年，商业神经形态芯片将越来越多地结合氧化物、二维和混合存忆电阻器，启用新的边缘AI和认知计算架构。
制造挑战与产率优化
2025年神经形态计算用存忆元件的制造特征在于重大进展与持续的制造挑战。随着对节能类脑计算架构的需求增长，行业专注于提升生产规模，同时保持设备的可靠性、均匀性和成本效益。
存忆电阻器制造中的主要挑战之一是实现大晶圆上设备的高产率和均匀性。存忆设备，例如阻抗随机存取内存（ReRAM）和相变存储器（PCM），依赖于对纳米级材料特性和界面的精确控制。开关特性、耐久性和保留的变异性可能源于薄膜沉积波动、光刻限制和随机丝状物形成。这些问题在制造商推动小于10纳米的特征尺寸时尤为突出，以增加密度和性能。
领先的半导体铸造厂和内存制造商正在投资于先进的工艺控制和计量，以应对这些挑战。三星电子和美光科技等公司正在积极开发下一代ReRAM和PCM技术，利用原子层沉积（ALD）、改进的蚀刻技术和在线检查系统来提高均匀性并减少缺陷率。台积电（TSMC）也在探索将存忆元件集成到先进逻辑和内存节点中，专注于工艺集成和产量优化。
另一个关键挑战是将存忆设备与传统CMOS电路集成。混合集成需要仔细管理热预算、材料兼容性和互连缩放。像GlobalFoundries和英特尔公司这样的公司正在研究3D堆叠和单片集成方法，以便启用高密度神经形态芯片，同时尽量减少交叉污染并保持高产率。
为了进一步提高产率，制造商正在采用机器学习驱动的工艺优化和实时缺陷检测。这些方法使快速识别工艺漂移和早期干预成为可能，从而降低废料率并提高整体产量。设备供应商如Lam Research和Applied Materials与设备制造商之间的合作正在加速开发针对存忆设备制造的定制沉积、蚀刻和检查工具。
展望未来，存忆元件制造的前景持谨慎乐观态度。尽管技术障碍仍然存在，但在工艺技术、设备创新和供应链合作方面的持续投资预计将导致未来几年设备性能和可制造性的逐步改善。随着试点生产线的成熟和生态系统合作的加深，行业有望在商业神经形态计算应用所需的规模和可靠性下交付存忆设备。
监管、标准化与行业倡议（例如，ieee.org）
随着技术的发展并接近更广泛的商业化，存忆元件制造的监管与标准化环境正在快速演变。到2025年，对于统一标准和行业最佳实践的需求日益突出，受到既有半导体制造商和新兴初创公司提出的研究原型和早期产品的推动。
在这一领域中，IEEE是一个核心参与者，已启动多个围绕神经形态硬件和存忆设备的工作组。IEEE标准协会正在积极制定针对存忆元件的特征、测试和互操作性的指南，旨在确保设备的可靠性、重现性和在不同制造过程中兼容性。这些努力预计将在未来两到三年内达成新标准，为行业广泛采用和监管合规提供基础。
与此同时，SEMI组织等行业联盟正在与领先的半导体制造商合作，以应对工艺集成挑战并建立存忆器件制造的共同协议。SEMI的参与尤其重要，因为其在半导体设备和材料标准方面的全球影响力对于提升存忆设备生产的规模至关重要。SEMI成员与研究机构之间的合作倡议正在集中于晶圆级均匀性、缺陷控制和新材料在存忆设备中的环境安全性等问题。
主要半导体公司，包括三星电子和台积电（TSMC），正在参与这些标准化工作，利用其在先进工艺节点和异构集成方面的专业技术。预计他们的参与将加速从实验室级别的演示到大规模生产的过渡，同时也将影响美国、欧洲和东亚等关键市场的监管框架方向。
展望未来，预计监管机构将推出针对存忆元件制造的环境和安全特定指南，特别涉及新材料和纳米级工艺的使用。行业标准、监管监督和合作研发的结合有望为存忆技术创造一个强大的生态系统，促进它们进入下一代神经形态计算系统的整合。接下来的几年将是关键，因为这些框架被最终确定和采用，塑造存忆元件制造及其在更广泛半导体行业中的角色。
竞争分析：初创公司与成熟半导体巨头
到2025年，存忆元件制造在神经形态计算领域的竞争格局正在快速发展，初创企业和成熟的半导体巨头都在加倍努力，让下一代内存和逻辑设备商业化。该部门的特点是以创新为驱动的初创公司与资源丰富的老牌企业之间的动态互动，双方都利用各自的优势来争夺这一新兴领域的市场份额。
初创公司在推动存忆电阻器技术的边界上处于前沿，通常聚焦于新材料、设备架构和集成策略。像Weebit Nano和Crossbar Inc.这样的公司已在阻抗随机存取内存（ReRAM）及相关存忆设备上取得了显著进展。例如，Weebit Nano已经成功地使用标准CMOS工艺制造了基于硅氧化物的ReRAM单元，实现了适合嵌入式应用的耐久性和保留指标。而Crossbar Inc.开发了一种专有技术平台，用于可扩展的ReRAM阵列，目标是针对独立和嵌入式内存市场。这些初创公司受益于灵活性、愿意尝试非传统材料（如碲化物和钙钛矿）及与学术研究小组的紧密合作。
与此相比，成熟的半导体巨头如三星电子、美光科技和台积电（TSMC）则利用其庞大的制造基础设施、供应链控制和深厚的工艺扩展专业知识。三星电子已公开宣布对存忆和神经形态硬件进行研究，试点生产线探索将存忆元件集成到先进的逻辑和存储节点中。美光科技继续投资于下一代内存，包括ReRAM和相变存储器，目标是高产量和与现有生产线的兼容性。作为全球领先的铸造厂，台积电正在积极与合作伙伴合作，使新兴内存设备（包括存忆电阻器）得以异构整合到先进的封装解决方案中。
展望未来几年，竞争动态预计将加剧。初创公司或将继续推动设备物理和材料方面的创新，但在扩展到高容量、可靠的制造上面临挑战。与此同时，成熟企业可能通过利用其工艺控制和客户关系加快商业化进程，甚至可能收购或与初创公司建立合作关系，以访问前沿的知识产权。这些努力的融合预计将带来可用于神经形态计算的商业可行的存忆元件，预计到2020年代末将在边缘AI、物联网及数据中心应用中的试点部署。
未来展望：商业规模神经形态系统的路线图
存忆元件的制造是推动神经形态计算发展的基石，2025年将是关键之年，因为行业正在从实验室规模演示转向早期商业部署。存忆电阻器通过阻抗开关模拟突触行为，正使用多种材料开发，包括过渡金属氧化物、碲化物和有机化合物。2025年的重点是改善设备的均匀性、耐久性和可扩展性，以满足大规模神经形态架构的严格要求。
领先的半导体制造商正在加大力度将存忆设备与现有的CMOS工艺集成。三星电子已展示与3D堆叠兼容的高密度存忆电阻器阵列，旨在利用其在存储制造方面的专业知识用于神经形态应用。同样，台积电（TSMC）正在探索将存忆元件与先进逻辑节点进行混合集成，目标是实现节能的边缘AI解决方案。英特尔公司则继续投资于研究合作，以优化阻抗随机存取内存（ReRAM）和相变存储器（PCM）设备的可靠性和可制造性，这些设备都被视为适合神经形态系统的有前景的存忆技术。
材料创新依然是一个关键驱动因素。GlobalFoundries正在与学术界和工业合作伙伴合作，开发具有更高开关速度和保留特性的新型基于氧化物的存忆电阻器。同时，STMicroelectronics正在推进将嵌入式非易失性内存（eNVM）技术（如OxRAM）与边缘计算微控制器的集成，这与神经形态工作负载直接相关。
预计到2025年，存忆设备的试点生产线预计将扩大，多个铸造厂和集成设备制造商（IDMs）将目标为专用神经形态处理器的初始商业发布。面临的挑战是实现晶圆级均匀性和高设备产率，因为开关参数的变异性会显著影响大规模神经形态网络的性能。行业协会和标准化机构正越来越多地参与定义存忆元件的基准和可靠性指标，这对更广泛的采用至关重要。
展望未来，未来几年有望出现利用存忆交叉阵列进行内存计算的应用特定神经形态芯片，重点是超低功耗的推理和片上学习。随着制造工艺的成熟和生态系统支持的增长，存忆元件有望成为商业规模神经形态系统的基础技术，启用人工智能硬件的新范式。
来源与参考文献
