据TechRadar报道，西安电子科技大学联合香港城市大学和复旦大学的研究团队在下一代存储器耐久性上取得突破，演示了一种新结构设计，可完成约100亿次写入循环，约为此前上限的100倍。相关研究论文已发表于《Science》。
报道称，下一代面向未来AI系统的存储器需要更快、更耐久的性能。近年来，研究界日益关注纤锌矿铁电材料，例如氮化铝钪（AlScN）。这类极性晶体材料可兼容现有半导体制造工艺，并具备低能耗和快速存储所需的切换速度。此前的主要挑战在可靠性：已有AlScN芯片在反复切换测试中，约1亿次写入循环后失效。
研究人员随后调查失效原因，发现问题与缺失的氮原子有关。论文作者之一、西安电子科技大学博士生王瑞清将铁电材料比作整齐种植的玉米地，氮空位相当于缺苗的位置。报道称，缺陷本身不是问题所在，问题在于它们在切换过程中的行为：氮空位不会保持静止，而会移动甚至聚集，进而形成可让电流泄漏的“通道”。
发现这一点后，团队设计了一种结构，以尽量减少氮空位，从而减缓材料退化。王瑞清表示，过去研究人员知道器件会失效，也能观察到一些症状，但没有人能在原子尺度解释是什么在移动、如何移动，以及这种移动最终如何导致失效。
报道还称，如果这一方向成功，基于AlScN的RAM和存储可能成为未来服务器农场的骨干，并为更大规模的大语言模型和人工智能应用提供基础框架。