隨著 AI 晶片算力持續提升，系統效能與功耗的瓶頸正逐漸從運算核心轉向記憶體架構本身。在 AI 推論與訓練過程中，大量模型權重與中間資料需頻繁於記憶體與運算單元之間搬移，其能耗與延遲往往高於實際運算本身。為降低資料搬移成本並提升效率，新一代 AI SoC 開始導入 MRAM，利用其兼具高速讀寫與非揮發特性，使關鍵資料可長時間常駐晶片內，進一步改善功耗與延遲表現，並支援邊緣 AI 與低功耗應用需求。
然而，MRAM 的磁性儲存機制對製程變異、材料特性與環境條件高度敏感，可能出現寫入翻轉失敗、磁阻值漂移、Retention 衰退或讀取邊界不穩等失效模式。在高頻讀寫與長時間 AI 工作負載下，這些潛在問題更容易被放大，若缺乏完善的測試與修復機制，將直接影響良率與產品可靠度。因此，在 AI SoC 中導入 MRAM 時，必須建立完整的 BIST 與 BISR 測試修復架構，並進行壓力測試、長時間保存測試與跨電壓溫度條件驗證，以確保量產品質並有效控制 DPPM。
芯測科技長期深耕記憶體測試與修復技術，自主開發的 MRAM BIST IP 已成功導入先進製程 SoC 並完成實際量產應用，具備支援車規等級與高可靠度需求的驗證能力。在高頻 AI 工作負載情境下，芯測解決方案能提供穩定的測試與修復支援，協助客戶兼顧效能、功耗與長期可靠度，並在新一代 AI 記憶體架構轉型中建立良率與量產競爭優勢。