AI 熱潮面臨瓶頸問題，但這不是算力問題，而是記憶體問題。2026 年第一季，DRAM 價格翻倍，高頻寬記憶體已售罄至少至 2027-2028 年，所有主要晶片製造商都在爭搶晶圓產能。就在這片混亂中，來自加州莫拉加的初創公司 Kepler Computing 宣稱，其鐵電隨機存取記憶體技術能根本性改變晶片處理資料的方式。
美國商務部似乎認同了這項提案。於7月29-30日，該機構公布了一封意向書，擬根據《晶片法案》向Kepler提供高達245百萬美元的資金，專用於高性能AI記憶體的研發。此筆資金是總計874百萬美元撥款的一部分，分佈於七家公司，政府將在這項交易中取得少數股權。
Kepler 真正正在建設的內容
傳統的晶片架構在記憶體與處理器之間來回傳輸資料，這種設計限制被稱為馮·諾伊曼瓶頸。Kepler 的方法採用 3D 非均質整合技術，將鐵電隨機存取記憶體晶片直接堆疊在運算邏輯晶片上方。該公司的鐵電隨機存取記憶體使用鉭鋯氧化物等材料來儲存資料，2026 年 4 月發表於同行評審期刊的研究表明，此架構可使用現有的 CMOS 工藝進行製造。
Kepler 聲稱，其結果的記憶體內運算設計在矩陣乘法速度上比傳統的 SRAM 和 DRAM 基準快 15-20 倍，同時耗電量低數個數量級。此技術專為推論工作負載優化，即經過訓練的 AI 模型實際處理新資料並產生輸出的階段。
推動緊迫性的記憶危機
HBM 的生產在同等產出下，所消耗的晶圓容量幾乎是標準 DRAM 的三倍。結果：2026 年第一季 DRAM 價格翻倍。HBM 供應預計至少到 2027-2028 年將持續供不應求。主導全球記憶體生產的三家公司——三星、SK 海力士和美光——都在爭相擴大 HBM 產能，但新的晶圓廠產能需要數年時間才能投入運營。
Kepler 的觀點是，鐵電存內計算相比傳統的 HBM 堆疊，能提供更高的頻寬密度和更低的功耗，可能為無法獲得足夠 HBM 配額的 AI 芯片設計師提供另一條路徑。
一位資金雄厚且有強力後盾的外部人士
Kepler 成立於 2018 年，累計融資超過 6.6 億美元。2025 年年中完成了一輪約 3.91 億美元的 D 輪融資，使公司估值達到約 19 億美元。投資者名單包括 AMD Ventures 和總部位於愛丁堡的資產管理公司 Baillie Gifford，後者以早期集中投資高增長科技公司而聞名。