根据TrendForce最新发表的伺服器报告指出，庞大的资料处理量受硬体效能局限，导致使用者在设备的建置面临了效能、容量、延迟度以及成本间的取舍问题，从而刺激HBM（High Bandwidth Memory）及CXL（Compute Express Link）的出现。

功能上来说，HBM为新型态记忆体，主要协助更多元、高复杂运算而需要的I/O作辅助，而CXL则为使记忆体资源共享的协定，提供xPU更为便捷的应用。

为了不受限于传统记忆体的频宽束缚，记忆体原厂开发了HBM，其结构为基本逻辑颗粒上连接数层的DRAM裸晶，而DRAM裸晶之间以矽通孔及微凸块3D堆叠达到高频宽设计，层数又以4层及8层为主流。而以现行世代来看，HBM2e为目前最新的量产世代，单层16Gb的裸晶堆叠4层或8层，使得单颗容量分别为8GB及16GB，频宽可达410-460GB/s，而下一代HBM3已进入机构件送样阶段，可望于2022年量产。

根据TrendForce观察，2021年HBM位元需求占整体DRAM市场仍未达1%，主要包含两大原因：首先是消费级应用因成本考量下几乎未采用HBM，其次是伺服器市场中作为AI功能的建置低于1%，意即伺服器搭载相关AI运算卡的比重仍小于1%，且多数记忆体仍使用GDDR5(x)、GDDR6来支持其算力。

展望未来，虽然HBM仍在发展期，但随着应用对AI的依赖度增加（包含模型复杂化来优化AI精准度），需要HBM的加入来支援硬体。其中，以与AI最相关的FPGA和ASIC来看，FPGA产品有Intel的Stratix、Agilex-M以及Xilinx的Versal HBM导入HBM；而ASIC方面，多数资料中心在AI的建置中，逐渐以自研的ASIC晶片作为发展方向，例如Google的TPU、Tencent的邃思、Baidu的昆仑皆使用HBM。再者，Intel的server CPU Sapphire Rapids亦规划于2022年底释出带HBM的高阶版本。TrendForce认为，HBM有助于突破AI发展中受限的硬体频宽瓶颈，未来市场上将出现更多相关应用。

CXL则是基于PCIe Gen5规格演变的协定，让CPU及其他加速器（例如GPU、FPGA等之间）建立高速、低延迟的互联性，使其各自的记忆体模拟成一个共用的空间，允许记忆体资源共享，从而降低系统成本并获得更高的性能，因此有利于解决AI及HPC的工作负载。

而市场上类似概念的记忆体资源共享协定并非只有CXL提出，NVIDIA的NVLink、AMD及Xilinx的Gen-Z，皆凸显大厂对系统资源整合的重视。然而，TrendForce认为，CXL能由众多协定中脱颖而出的主要原因，来自于其协定为Intel提出，而该公司在CPU市场占有高采用率的优势，Intel CPU支援的号召能使得CXL及其相关硬体设备商得以自上而下的统合，因此相继获得AMD、ARM、NVIDIA、Google、Microsoft、Facebook、Alibaba、Dell等公司的加入，成为目前呼声最高的记忆体协定。

在允许CPU及其他硬体进行记忆体资源整合下，利于降低各硬体间的通信延迟，也能提高AI及HPC发展需要的计算性能。为此，Intel将在下一代伺服器CPU Sapphire Rapids中支援CXL，而记忆体原厂亦规划支援CXL的产品方案，其中，三星（Samsung）宣布将推出支援CXL的DDR5模组，用以扩张伺服器记忆体容量，满足AI运算需要的庞大记忆体需求。未来CXL亦有机会推及至NAND Flash的方案支援，使得DRAM及NAND Flash双双受惠。

TrendForce认为，CXL导入将随着未来CPU内建CXL功能而普及化，而未来AI伺服器的硬体建置，将能见到更多同时采用HBM及CXL的设计。其中HBM能分别增加CPU及加速器各自的频宽，加速资料处理速度；CXL则建立彼此间沟通的高速互联性，两者交互有助于扩展AI算力从而加速AI发展。

在记忆体资源共享下，模型的设计能摆脱硬体瓶颈，持续往更复杂的架构建设。 TrendForce预估，随着支援CXL的Intel CPU Sapphire Rapids导入达一定覆盖率，以及记忆体原厂陆续量产更高频宽的HBM3及具备CXL功能的DRAM与SSD，2023年可望于市场上见到更多HBM及CXL合作使用的应用。