从先进制程授权、PUF 导入 AI 架构，到云端 AI 与高效能计算需求扩张，产业资金与技术焦点正快速向AI 相关应用集中。从近期的市场讯号可明显看出：AI Data Center Processor、HBM高带宽内存、以及各类 AI 加速芯片，正在推升对嵌入式内存可靠度的要求。
先进制程（3nm 及以下）中，SRAM bit cell 尺寸持续缩小，制程变异、随机缺陷与老化效应更加敏感。在 AI 推论与训练架构中，大量的 on-chip SRAM、cache 与 buffer 被用于降低延迟与数据搬移成本，使得单颗 SoC 的 SRAM 容量显著上升。SRAM 不再只是配角，而是直接影响良率、功耗与系统稳定度的核心组件。
在此趋势下，SRAM修复显得日益重要，且 已从辅助角色，转变为支撑成长的关键技术。当芯片内部存储器规模扩大，任何微小缺陷都可能造成整颗芯片报废；高效且精准的修复机制，成为控制成本与确保量产稳定性的必要条件。但在大容量与先进制程条件下，传统内存测试方式面临测试时间过长、pattern冗余与成本上升等问题。
因应此挑战，芯测科技 START™ v5（荣获 2025 EE Awards Asia年度最佳EDA工具）以专利化算法与 UDA 模块化架构，让工程师可依制程与产品特性调整测试策略，在提升良率与可靠度的同时，优化测试效率与量产成本。
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