鄭凱安說明，現行記憶體系統可依速度與用途分層配置，最快速且立即需要使用的資料，會放在HBM或DRAM；稍慢但仍需快速存取的資料，可放置於SCM；至於長期保存或低頻存取資料，則會進入SSD或硬碟。相較於過去僅有DRAM與NAND Flash兩層架構，導入SCM後可形成多層式記憶體架構，使大量資料進入系統時能更有效率地分流與處理。
不過，他強調，SCM並非所有應用的必要選項，是否導入仍須視應用情境而定。對於需要快速存取且同時具備長期儲存需求的場景，例如關機後仍須保留資料、重新啟動後需快速讀取的應用，新興記憶體將較具優勢。
在技術發展方面，鄭凱安指出，IDM大廠與晶圓代工廠均已投入新興記憶體量產技術開發，並逐步整合進既有平台。不過，在尺寸微縮、可靠性與耐久性等面向仍面臨挑戰，因此短期內多以嵌入式記憶體形式導入運算晶片。儘管如此，新興記憶體兼具類似DRAM的高速存取能力與非揮發特性，被視為具備潛力的下一世代記憶體解決方案。
延伸至Process-in-Memory（PIM）發展，鄭凱安認為，當新興記憶體以嵌入式方式與晶片整合，不論透過先進封裝或製程整合，皆可視為PIM的一環。在HBM供給吃緊且多由國際大廠掌握的情況下，AI晶片市場仍存在大量客製化記憶體需求，為台廠提供切入利基。若能建立客製化平台，便可依需求調整記憶體容量與頻寬，補足標準化HBM無法涵蓋的市場空缺。
他指出，HBM受JEDEC標準規範限制，客戶多僅能透過堆疊層數與容量進行配置，且需搭配CoWoS等先進封裝；相較之下，客製化記憶體可採類HBM或垂直堆疊架構，在成本與彈性上更具優勢。此類產品多應用於AIoT裝置與推論應用，不以大型AI伺服器為主要市場，因其容量較低，較適合高頻寬、中容量的需求場景。
至於HBF若與GPU整合封裝，也可視為嵌入式記憶體的一種，與SCM在部分應用上有所重疊，但最終仍須回歸成本與容量考量。
在新興記憶體技術路線方面，鄭凱安指出，目前較具發展潛力的是RRAM與MRAM，台積電亦在此領域有所布局。相較之下，PCM因速度與熱管理問題已逐漸式微，FeRAM則因元件尺寸較大，在微縮後面臨耐久性挑戰。至於MRAM，隨著新一代SOT-MRAM技術發展，微縮過程中的性能問題有望改善，未來仍具發展空間。
鄭凱安強調，記憶體微縮的核心目的在於提升容量，而非單純縮小製程節點。DRAM與NAND Flash之所以能長期主導市場，關鍵仍在於成本優勢，新興記憶體即使具備取代部分功能的潛力，短期仍難以全面取代主流產品。不過，在特定應用場景中，其差異化優勢將逐步顯現，並在AI時代扮演更重要的輔助角色。
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