AI 芯片的竞争，正在从算力竞赛走向良率竞赛。当高效能运算芯片的设计愈来愈复杂，单颗芯片价值也持续攀升，任何微小缺陷都可能带来巨大损失。如何在量产阶段维持稳定质量与高良率，成为芯片厂的重要课题。
在影响芯片良率的众多因素中，内存可靠度是最关键的一环。AI 芯片内部大量使用 SRAM 作为快取、数据缓冲与运算暂存空间，直接影响数据存取效率、延迟与功耗表现。随着内存容量持续增加，SRAM 测试与修复的重要性也同步提升。
然而先进制程下的 SRAM 缺陷已不再只是传统的开路或短路问题，还可能出现写入异常、数据保持失效、动态错误，以及制程变异造成的边界型失效。这些缺陷不仅更难侦测，也更容易成为影响 AI 芯片良率的隐性风险。
芯测科技长期深耕内存测试、修复与质量管理技术，透过核心平台 START™ v5，协助客户在芯片设计时间就建立完整的内存质量防护机制。
START™ v5 提供完整的内存内建自我测试与内建自我修复架构，透过内建测试机制，系统能快速找出失效内存单元，提高缺陷检出能力，降低漏测风险。搭配内建修复技术后，系统可进一步启用备援列或备援字段，自动修复损坏的内存区块，使原本可能报废的晶粒恢复正常运作，提升整体良率。
对高价值 AI 芯片而言，这项能力带来的效益尤其明显。即使良率仅提升少量百分比，也可能转化为可观的成本节省与产能提升。
除了基础测试与修复能力，芯测科技的用户自定义算法（User-Defined Algorithms, UDA）功能也提供高度弹性，让客户能依据不同内存架构、制程特性与应用需求，自行建立专属测试流程。由于 AI 芯片中的内存设计高度客制化，固定式测试算法已难以满足所有需求，更灵活的测试能力因此成为重要优势。
在测试效率方面，芯测科技的测试评估机制可协助分析不同算法的缺陷覆盖率与测试时间，帮助客户找出最佳测试组合，在测试质量与测试成本之间取得平衡。
此外，芯测科技的智能内存算法推荐技术 MART（MBIST Algorithm Recommendation Tool），能根据内存类型、制程节点与历史失效特征，自动推荐合适的测试算法组合，协助工程团队缩短开发时间，加快产品导入时程。
当 AI 芯片成本持续攀升，市场竞争的核心已不再只是制程领先，而是更有效控制缺陷、提升良率并确保质量稳定。芯测科技透过 START™ v5、内存测试与修复、客制化算法及智能化测试技术，持续协助客户提升产品可靠度与量产效率，成为 AI 半导体产业升级的重要技术伙伴。