当 AI 模型从云端 " 下沉 " 到手机、手表、眼镜等终端设备，本地运行变得越来越常见。这背后，离不开一项关键技术的突破——WoW 堆叠（Wafer-on-Wafer）技术。

据追风交易台，摩根士丹利最新研报深度解析了 WoW（晶圆堆叠）技术对边缘 AI 设备的革命性影响，它采用了3D 封装解决方案，让芯片 " 上下叠加 "，使终端设备也能拥有足够的算力和带宽，运行轻量 AI 模型，真正实现 " 随时、随地、即用 " 的 AI 体验。

通过该方案，WoW 能够实现 10 倍内存带宽提升和 90% 功耗降低，有望破解边缘 AI 发展瓶颈。大摩预计，WoW 市场规模将从 2025 年的 1000 万美元激增至 2030 年的 60 亿美元，复合年增长率达 257%。

大摩认为，WoW 技术有望显著加速边缘 AI 设备的普及，特别是在 AI PC、智能手机和 AI 眼镜等应用领域。随着技术成熟度提升和供应链协作加强，具备先发优势的细分内存厂商将最大受益于这一技术变革浪潮。

什么是 WoW 堆叠？它解决了什么问题？

简单来说，WoW 是一种3D 晶圆封装技术，类似于台积电的 SoIC 封装，它将逻辑芯片（比如处理器）和存储芯片（比如内存）像夹心饼一样直接垒在一起，大幅缩短两者之间的 " 距离 "，从而实现更快的带宽、更低的功耗、更小的体积。

传统的 AI 运算，尤其是生成式 AI，对 "带宽" 和 "能效" 有极高要求。比如目前主流的云端训练方案采用的高带宽存储（HBM）+GPU 组合，不仅功耗高（动辄几百瓦），而且封装复杂、成本昂贵，根本无法塞进手机或眼镜里。

" 终端 AI" 也叫 " 本地 AI" 或 " 边缘 AI"，它能让设备即点即算、即用即得，比如：手机上实时语音翻译，不用联网；智能眼镜识别街景物体，及时提示路线；AI 笔记本本地运行大模型，写作、编程无延迟。

但要实现这一切，背后就必须有一颗更强大又省电的 AI 芯片，而 WoW 堆叠正是关键突破点之一：

内存带宽可提升 10-100 倍

功耗最多可降低 90%

封装体积更小，便于 " 塞进 " 边缘设备

以国内爱普半导体的 VHM 技术为例，其 WoW 方案在加密矿机中已实现量产，未来也将向 AI 手机、PC、智能眼镜等拓展。

市场潜力巨大：2030 年规模或达 60 亿美元

摩根士丹利预测 WoW 技术市场将迎来爆发式增长。

在基准情形下，WoW 总可寻址市场规模（TAM）将从 2025 年的 1000 万美元增长到 2030 年的 60 亿美元，复合年增长率高达 257%。2027 年将成为关键拐点年，TAM 预计达到 6.22 亿美元。

摩根士丹利指出，2027 年将是 WoW 技术初步放量的关键年份，主要催化剂包括主要品牌智能手机、PC 和汽车应用的采用。

汽车应用预计从 2026 年下半年开始搭载 WoW 技术，其他应用将在 2027 年跟进。大摩基准情形下，WoW 将使细分内存市场 TAM 在 2030 年翻倍；乐观情形下将实现三倍增长。

技术发展与供应链协作日趋成熟

摩根士丹利强调，WoW 技术生态系统正变得更加成熟。多家大中华区公司已申请 WoW 专利并宣布自有解决方案：

爱普半导体已与台积电、力积电等代工厂合作，实现批量生产；华邦的两层堆叠技术已成熟，可支持 3B 到 7B 模型；兆易创新与长鑫存储合作开发，4 层堆叠已成熟，8 层堆叠也在路线图中。

摩根士丹利指出，供应链协作比过去更加紧密，这主要由 SoC 客户推动，他们需要更有效的解决方案来解决边缘 AI 瓶颈。设计流程需要内存、逻辑芯片设计公司和代工厂密切合作，因为 DRAM 需要堆叠在 XPU（逻辑芯片）之上或之下。

WoW vs HBM：不是竞争，而是互补？

摩根士丹利也指出了 WoW 技术面临的主要风险。

首先是与移动 HBM 的竞争，但摩根士丹利认为两者应用场景不同，移动 HBM 主要用于边缘设备的主处理器，而 WoW 主要用于与主处理器配套的独立神经处理单元（NPU），因此不会直接竞争。

其次是技术发展风险，包括封装技术发展慢于预期、SoC 开发滞后以及供应链合作伙伴关系延迟等。

市场风险方面，消费需求疲软和半导体市场调整延长都可能影响 WoW 技术的采用速度。关税影响也可能推高 AI 设备成本，从而放缓边缘 AI 的普及。