生成式AI與AI agent快速發展，企業投資焦點正從單一加速器延伸至各類AI 處理器與伺服器CPU。這些晶片的共通特徵，是內建大量SRAM與cache以支撐資料密集運算。當記憶體容量與架構持續放大，測試與修復難度同步提高，MBIST演算法的選擇逐漸成為影響量產良率、DPPM與開發時程的重要決策。
在車用AI、ADAS、智慧座艙與Edge AI裝置逐步普及的情況下，晶片品質門檻持續提高。產品不僅需要更高測試覆蓋率，還必須在測試時間、功耗、面積與量產節奏之間取得平衡。工程團隊在規劃記憶體測試策略時，往往面臨多重條件交互影響的複雜情境。傳統以查表與經驗為主的演算法選擇流程，正逐漸成為設計與測試流程中的隱形瓶頸。此時，若能有智慧化的演算法推薦工具，將能有效突破測試效率的困境。
芯測科技開發的MBIST測試演算法推薦工具（MBIST Algorithm Recommendation Tool, MART），進化為AI Test Algorithm Copilot，將原本高度依賴人工判斷的MBIST演算法選擇流程轉為AI輔助決策。系統可整合memory type、memory size、port架構、目標DPPM區間、failure information、fail bitmap、repair result與test time budget等關鍵參數，主動推薦最適合的March測試組合、UDA測試元素與診斷流程，協助工程團隊快速建立完整測試策略。
這項能力的核心，在於將過去「條件符合」的篩選模式，升級為多目標加權後的最佳化推薦。透過AI權重機制，MART可在品質、測試時間與設計成本之間取得平衡，使MBIST策略更貼近實際產品需求。工程師不再需要反覆查詢文件與比對條件，即可在前期快速收斂測試方向，顯著降低決策成本並縮短開發週期。
當AI晶片與車規市場持續追求低DPPM與高可靠度，測試策略優化已從工程細節升級為競爭力的一部分。能否更快找到最佳測試組合，往往直接影響產品上市時程與量產品質。面對記憶體規模與複雜度不斷提升的產業趨勢，MBIST演算法的選擇正在從經驗導向走向資料與AI導向。MART的出現，象徵記憶體測試正式進入正式邁入AI輔助決策的新階段，為晶片設計團隊提供更高效率與更高品質的決策工具。