2026年AI应用由训练端扩散至推理端，全球记忆体架构正出现明显分流，业界指出，爱普（6531）以VHM（超高频宽行动记忆体）技术，提供不同于传统HBM的高频宽记忆体解决方案，锁定高效能推理与特定AI应用场景，被视为少数能切入推理端高效能需求的台系业者之一。

爱普强调，VHM产品线目前营收以专案开发（NRE）为主，过去已在矿机市场验证技术成熟度，未来将扩展至AI与伺服器等主流应用，并推进多层堆叠架构（VHM Stack），预计2027年至2028年间进入量产，届时可望成为公司另一成长引擎。

业界指出，AI晶片效能瓶颈已不仅来自算力，而是记忆体子系统的存取延迟与频宽配置，在大型语言模型（LLM）推理场景中，资料需频繁往返运算核心，传统DRAM与高频宽记忆体（HBM）虽具高频宽，但延迟仍限制即时反应效能，SRAM具备低于1奈秒的存取延迟，成为推理端关键的「极速缓冲层」，相关需求快速放大。

供应链分析，以辉达来说，透过导入高密度片上SRAM架构，优化推理晶片的即时运算效率；HBM则持续扮演训练端高吞吐量资料中枢角色，以HBM3E为例，单颗价格维持高档，且产能已被主要 AI 客户提前锁定，显示HBM在训练市场的地位仍难以撼动。

在上述分工明确化的背景下，台湾供应链于先进制程与异质整合上的优势浮现。台积电掌握CoWoS先进封装与先进制程，支撑HBM与逻辑晶片整合；记忆体与利基型解决方案业者，则积极切入推理端高效能应用。

其中，爱普以VHM（超高频宽行动记忆体）技术，提供不同于主流HBM的设计路线。

业界认为，VHM透过特殊架构设计，在特定应用下可提供超越传统HBM的频宽效能，并兼顾功耗与封装弹性，锁定高效能推理与边缘 AI等利基市场，而非正面竞逐大型训练平台。