人工智能（AI）半导体是一种超高速、低功耗芯片，可高效处理应用于AI服务的大数据和算法。在以上视频中，“记录今天”展呈现了数千年来人类如何通过绘画和书写等各种方式记录信息。如今，人类正在以越来越快的速度通过数据形式记录信息。如此海量的数据正在被用来创造新的数据，我们因此将这个时代称之为“大数据时代”。
人们普遍认为，人类社会现在一天内产生的数据量相当于21世纪初之前产生的所有数据量总和。随着ICT以及AI技术的进步，再加上这些技术在人类生活中日益发挥的重要作用，数据量将继续呈指数级增长。这是因为，除了数据记录和数据处理外，AI技术还可以从现有数据中学习并创造大量新数据。为了处理如此庞大的数据量，存储芯片和处理器需要不断协同工作。
在大多数现代计算机普遍使用的冯·诺依曼架构（Von Neumann architecture）1中，处理器和内存通过安装在主板上的输入/输出（I/O）2引脚进行通信。这一过程会导致数据传输瓶颈，并且功耗较标准计算操作高出约1,000倍。因此，要想实现快速高效的数据传输，确保AI半导体和AI服务的正常运行，内存解决方案至关重要。
1冯·诺依曼架构 (Vonn Neumann architecture)：一种计算结构，按照内存、CPU和I/O设备这三个阶段依次处理命令。
2输入/输出（Input/Output, I/O）：一种信息处理系统，用于从计算机硬件组件、设备或网络发送和接收数据。
归根结底，AI半导体需要具备处理器和内存的双重功能，同时提供比冯·诺依曼架构更先进的架构。韩国AI半导体初创企业SAPEON由SK海力士联合创立，这家企业近期研制出了以公司名称命名的数据中心专用AI半导体。SAPEON AI处理器的深度学习（Deep Learning）计算速度比传统图形处理器（Graphics Processing Unit， GPU）快1.5倍，功耗却降低了80%。未来，SAPEON计划将这项技术扩展到自动驾驶汽车和移动设备等应用领域。为进一步践行技术开发承诺以推动AI发展，SK海力士与SK电讯和SK Square共同成立了SK ICT联盟（SK ICT Alliance），致力于投资和推动半导体、AI等领域，以确保多元化ICT领域的全球竞争力。此外，SK海力士正在开发一种具有神经形态半导体（Neuromorphic Semiconductor）3器件的下一代存内计算（Computing in Memory , CIM）4架构。
3神经形态半导体（Neuromorphic Semiconductor）：一种计算用半导体，可以像人脑一样同时进行计算和存储，在提高计算速度的同时减少功耗。
4存内计算（Computing-in-Memory, CIM）：下一代智能内存，将处理器和内存集成在单个芯片上。
随着AI技术和服务的持续快速发展，SK海力士面向AI产业的半导体业务也将不断演进，以满足市场和消费者的需求。SK海力士的半导体芯片将成为当前大数据时代及未来时代关键AI服务的支柱。
