FMC获得FERAM资金以终结Optane的阴霾

FMC是一家位于德国德累斯顿的无晶圆厂铁电存储公司，已在C轮融资中筹集了1亿欧元（1.162亿美元），旨在将其FERAM芯片技术引入AI数据中心，取代DRAM和SRAM，并在英特尔Optane失败的存储级内存领域取得成功。

FERAM具有与DRAM和SRAM相似的速度，但具有非易失性特性且耗电更少。FMC成立于2016年，是从德累斯顿技术大学纳米和微电子实验室分拆出来的公司。创始人包括已离职的首席执行官Stefan Müller博士和营销副总裁Menno Mennenga。FMC从High-Tech Gründerfonds获得了60万欧元的种子资金，从eCAPITAL/HTGF获得了400万欧元的A轮融资。2020年的B轮融资筹集了1720万欧元。如今又筹集了更多资金，总融资额达到1.416亿美元，这是一笔不小的数目。

在筹集的1亿欧元中，7700万欧元股权资金来自FMC超额认购的C轮融资，得到了知名现有投资者和新投资者的支持，是半导体行业同类融资中规模最大的之一。另外2300万欧元来自公共资金，包括IPCEI ME/CT项目和欧洲创新理事会的贡献。

首席执行官Thomas Rückes表示："我们正在研发下一代内存芯片和系统解决方案，这些产品不仅更可持续、更节能，而且比当前行业标准更快、更便宜。虽然带宽迄今为止一直是AI计算的主要指标，但能效现在正成为下一代AI的关键因素。"

我们曾认为FERAM技术陷入了与Optane相同的困境：技术前景看好，但没有可行的途径达到提供足够低价格所需的高产量，以实现可承受性和供应商盈利能力。

也许FMC正在找到穿越这个技术市场障碍的方法，关键在于大型AI数据中心内GPU服务器的内存电力需求。

Rückes断言："内存芯片是AI技术栈的主要瓶颈。FMC的DRAM+和3D CACHE+技术正是解决这一问题：比现有产品更快、更节能。这为扩展AI数据中心和AI边缘应用奠定了基础。获得如此规模的股权融资强调了我们技术的重要性，我们很感激获得了领先深科技投资者对我们愿景的信任。"

FMC有两款产品。DRAM+产品技术旨在取代DRAM，提供非易失性（更少耗电），内存同时也是存储，并具有更高的耐久性。FMC的CACHE+技术旨在取代SRAM，提供10倍的SRAM密度，将待机功耗降低10倍，同样具有非易失性。

两者都使用标准CMOS晶体管制造，通过现有半导体制造设备将电容器转换为FeFET（铁电场效应晶体管）和FeCAP（铁电场效应电容器）。这是一个优势，但据我们了解，制造可行性并不是大问题。房间里的大象是上游供应链的接受度。

我们可以在概念上想象DRAM+取代DRAM，但这的成本可行性需要x86服务器制造商做出巨大赌注，将其构建到他们的服务器中。服务器操作系统供应商需要重写其代码的内存处理部分，而且还有更多——系统应用程序供应商需要重写他们的代码，因为DRAM+既是内存又是存储，所以不再需要将内存内容持久化到存储器以确保安全。

如果我们考虑GPU服务器及其HBM，那么HBM制造商也需要做出巨大赌注，用DRAM+堆栈替换其HBM中的DRAM堆栈。这并非完全不可能，因为HBM供应商SK海力士是FMC的投资者。但这只是故事的一半，因为GPU供应商还必须在此基础上重写其操作系统的内存处理部分。

如果英伟达决定这是正确的方向，那么就完成了。英伟达如此庞大，它会推动市场。如果它不采取这种观点，那么FMC必须说服AMD采用其FERAM，这对芯片量方面的市场影响会更小。

B&F认为，对于FMS取代x86服务器DRAM来说更加困难，因为电力供应问题对制造商的影响不那么大，而且据我们了解，AI数据中心中的x86 CPU比GPU更少。此外，没有一家服务器制造商像英伟达那样具有市场推动力。

FMC表示，新资金将加速公司DRAM+和3D CACHE+内存芯片和系统解决方案的商业化，并扩大其全球影响力。该公司声称其技术"基于其卓越的能效，将促进AI数据中心和AI边缘应用的全球扩展，在1000多亿欧元的内存芯片市场中设立新的行业标准。"

FMC最新一轮融资的投资者和资助者肯定认为这是一个值得下注的项目。他们是对的吗？FMS的存储级内存能否在Optane失败的地方取得成功？我们应该在2030年之前知道答案。

Q&A

Q1：FERAM技术相比传统DRAM和SRAM有什么优势？

A：FERAM具有与DRAM和SRAM相似的速度，但具有非易失性特性且耗电更少。DRAM+技术提供非易失性，内存同时也是存储，具有更高的耐久性。CACHE+技术提供10倍的SRAM密度，将待机功耗降低10倍。

Q2：FMC公司的FERAM技术在AI数据中心应用前景如何？

A：FMC认为内存芯片是AI技术栈的主要瓶颈，其DRAM+和3D CACHE+技术比现有产品更快、更节能，能为扩展AI数据中心和AI边缘应用奠定基础，特别是在GPU服务器的内存电力需求方面具有优势。

Q3：FERAM技术商业化面临哪些挑战？

A：主要挑战是上游供应链的接受度。需要x86服务器制造商、操作系统供应商、应用程序供应商都重写相关代码。对于GPU服务器，需要HBM制造商和GPU供应商的支持。如果英伟达采用这项技术，将能推动整个市场。