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首页财产阐发评论芯片半导体正文 全国苦DRAM久矣 数据中央面对内存太贵危机，HBM蚕食DRAM产能致其欠缺涨价。AMD、Apple等公司另辟蹊径，经由过程技能手腕削减对于DRAM的依靠，重构AI推理内存层级。 2026-07-05 15:36 ·微信公家号：半导体行业不雅察 L晨曦 L晨曦 AI投资人解读· 跟着AI营业扩张，数据中央内存资源紧张，DRAM价格暴涨，估计到2026年第三季度，64GB DIMM内存价格累计涨幅将达5倍。行业玩家最先经由过程技能手腕削减对于DRAM的依靠。 · 新方案现实体现有待年夜范围部署验证技能立异若没法均衡机能与成本，可能难以贸易化。 总结：DRAM危机下，行业踊跃摸索内存优化方案，虽面对挑战，但新标的目的值患上存眷，相干企业的技能路径及市场体现需连续跟踪评估。
当前，数据中央正面对一场新危机——不是算力不敷，而是内存太贵。
最近几年来，跟着年夜模子推理、内存数据库、高机能计较等AI营业的范围化快速扩张，正于将数据中央推向内存资源的临界点。曾经经作为办事器标配组件的DRAM，如今已经成为了最昂贵、最稀缺的基础举措措施资源，价格暴涨与供应刚性，成为制约着AI算力部署节拍的要害因素。
按照Counterpoint Research的追踪数据显示，64GB DIMM内存的价格于2025年第三季度到2026年*季度之间已经上涨3.5倍，且涨势还没有见顶——估计到2026年第三季度，累计涨幅将到达5倍。
TrendForce的数据越发直不雅：2026年*季度DRAM合约价季增幅度高达93%至98%，动员全世界DRAM财产总体营收环比增加81%，到达970亿美元。进入第二季度，涨势仍未停息，合约价估计再涨58%至63%。
现货市场的旌旗灯号更为直不雅：当前办事器级DDR5 RDIMM的现货单价区间达每一GB 27至37美元，仅搭建一个12TB的内存池，纯DRAM硬件采购成本就靠近50万美元。
DRAM危机，周全发作
这轮涨价风暴的泉源，于在HBM对于DRAM产能的连续蚕食。
据有关数据披露，跟着AI练习与推理对于高带宽内存的需求发作，HBM于DRAM晶圆产能中的占比已经从2020年的2%爬升至2026年预估的25%。三星、SK海力士、美光三年夜原厂纷纷将优质产能向高毛利的HBM歪斜，2025至2027年HBM投片量占总体DRAM投片量的比例别离为18%、22%及约30%。一片HBM晶圆要耗损约三片DDR5的产能，三年夜原厂自动减少手机、PC的低毛利定单，把产能全力倒向AI。再思量到超年夜范围云厂商又以多年期长单提早锁定将来晶圆产出，进一步压缩了面向办事器范畴的尺度DRAM供应。
而供应真个刚性，决议了欠缺难以于短时间内减缓。
进步前辈DRAM制程高度依靠EUV光刻机，单台装备售价高达约2亿美元，一座现代化晶圆厂的投资动辄数百亿美元，即便一切顺遂，设置装备摆设周期也长达数年。产能扩张的速率，远远追不上AI需求增加的脚步。
杰富瑞估计，若不计入国产厂商影响，2026年全世界存储bit供应增加仅为7%至8%。DRAM与NAND合计可能呈现约15万至20万片/月的供应缺口。美光科技于2026第三财季财报中暗示，纵然行业供给可能于2028年慢慢改善，今朝仍难以判定存储供应什么时候可以或许追上连续增加的需求。
此外，压力早已经从数据中央伸张至消费端。
Xbox首席履行官Asha Sharma公然暗示，已往两年间内存成本上涨了约五倍，直接致使公司没法出产充足数目的游戏主机来满意市场需求。苹果也公布接踵对于iPhone、Mac、iPad等产物举行涨价。
摩根士丹利阐发师Shawn Kim团队更是直言，内存价格飙升与供给稀缺正蜕变为数字经济的周全危害，“从AI基础举措措施的瓶颈，伸张至硬件利润率、装备可承担性、云成本、通胀以致政策层面”。
于办事器物料清单中，DRAM的占比变化更能申明问题。2023年，DRAM约占办事器整机成本的50%；到2026年年中，这一比例已经爬升至60%至90%，平均约75%。CPU的价格并无降落，但于内存价格飞涨的映衬下，CPU的涨价幅度显患上眇乎小哉。
更嘲讽的是，花了年夜代价采购的内存，现实使用率其实不高——Meta等超年夜范围厂商的实测数据显示，数据中央的内存遍及仅有约一半容量承载着活跃的“热数据”，年夜量冷数据持久盘踞着昂贵的DRAM资源。
面临DRAM的昂贵与稀缺，行业玩家最先另辟蹊径——再也不纯真堆硬件，而是用技能手腕削减对于DRAM的依靠。
AMD：AI猜测调理，让闪存“隐身”成内存
AMD选择了最轻量的软件切入路径。
2026年6月，AMD公布收购内存优化厂商MEXT，其焦点方针就是引入经由过程AI驱动的内存分层技能，将冷数据从高价DRAM下沉到低成本NAND闪存，实现有用内存容量的低成本扩张。
据悉，MEXT建立在2023年，开创团队年夜有来头——结合开创人兼CEO Gary Smerdon曾经是Fusion-io的首席战略及产物官，将闪存存储年夜范围贸易化的先行者，十多年前，苹果及Meta Platforms都是其重要客户。
MEXT针对于内存效率瓶颈，推出了一项基在AI的分层内存(memory tiering)技能。这项技能能将低频率拜候的数据，从昂贵的DRAM移转至每一单元容量成本远低的NAND型闪存，且不影相应用步伐运作。
MEXT的焦点产物是猜测内存引擎(Predictive Memory Engine)，一套彻底基在软件的内存分层方案：它之内存页为粒度连续监测运用的拜候模式，主动将低频拜候的冷数据迁徙到NAND闪存中——闪存每一比特成本仅约为DRAM的1/55；同时经由过程AI模子进修事情负载的拜候纪律，猜测行将被挪用的数据页，于运用倡议哀求前就自动将其预取回到DRAM，让软件可以或许像直接拜候主存储器般读取数据，进而确保效能不受影响。
图源：Nextplat
整套机制对于操作体系及上层运用彻底透明，无需修改任何营业代码，也不需要新增专用硬件，数分钟便可完成部署。
官方数据显示，该方案可将体系有用内存容量晋升2至4倍，基础举措措施总体成本降落约50%。于Neo4j图数据库、EDA仿真、影视衬着等典型场景中，DRAM与闪存1:1配比的配置，可到达纯DRAM配置约95%的吞吐量，成本却年夜幅降低。
MEXT以前针对于戴尔办事器以和AWS云实例举行了对于比测试：
戴尔电脑/AWS配备及未配备MEXT扩大内存的对于比图（图源：Nextplat）
已经经于利用MEXT内存扩大时，内存及闪存比例为1:1及1:3时Neo4j图数据库的机能及性价比：
图源：Nextplat
MEXT的思绪虽然说不是革命性的——内存分层、把冷数据迁到更自制的存储介质上，这些观点实在都已经经存于了相称长的时间。但以往的技能没能于数据中央年夜范围落地，要害就于在猜测算法的正确度不敷。一旦预判掉准，步伐于需要数据时才从闪存搬回DRAM，延迟就会直接袒露，机能丧失底子没法接管。
MEXT的冲破于在用AI模子来干这件事。它的猜测内存引擎连续阐发内存拜候模式，经由过程AI判定哪些数据页接下来最有可能被用到，然后于运用步伐真正倡议哀求以前，就自动把数据从闪存迁回到DRAM。
对于AMD而言，这笔收购补上了自身全栈能力的要害一块。于EPYC CPU、Instinct GPU与ROCm软件栈以外，MEXT带来的内存效率层，让AMD可以或许为客户提供从芯片到数据流调理的完备解决方案，既帮忙客户降低总拥有成本、削减GPU“等数据”的闲置，也强化了自身于AI基础举措措施市场的竞争力。
收购动静宣布当日，AMD股价盘中上涨近7%，市场用投票表达了对于这一起径的承认。
固然也患上说一句，MEXT的技能终极能于AMD的数据中央产物中落地到甚么水平，还有有待时间来查验。NAND闪存及DRAM于延迟上的物理差异是客不雅存于的，仅靠软件层面的AI猜测可否真正弥合这道鸿沟，还有需要看年夜范围部署后的现实体现。
Apple：端侧年夜模子，把模子“存进”闪存
当数据中央于为DRAM成本头疼，消费端也面对着一样的约束——手机等终真个DRAM容量极其有限，却要承载端侧年夜模子的推理需求。苹果给出的谜底，是让年夜模子常驻闪存，按需加载到内存。
苹果最新的AFM 3 Core Advanced是一款200亿参数的端侧年夜模子，若按传统方式全数加载到DRAM，远超消费级装备的内存上限。苹果经由过程稀少激活架构破解了这一难题：完备模子全数存放于NAND闪存中，推理时不加载全数权重，而是按照输入提醒词一次性选定本次推理所需的专家模块，仅将10亿到40亿参数的事情集调入DRAM。
AFM 3 Core Advanced模子架构示用意
与传统MoE模子逐Token切换专家、致使频仍数据搬运差别，苹果采用按提醒词粒度的路由机制，共同高比例常驻DRAM的同享专家，年夜幅削减了闪存与内存之间的互换次数，将加载延迟降到*。再联合指令级剪枝（IFP）、Transformer层精简等优化，终极将200亿参数模子的DRAM峰值占用节制于2GB至8GB区间，进一步均衡了内存占用与计较效率，有用解决了MoE于端侧部署时DRAM占用过年夜的问题，使其可以或许于iPhone等终端装备上流利运行，实现了“年夜模子小内存”的端侧推理。
这套架构并不是姑且攻关的产品。
现实上，早于2024年，苹果研究团队就发表了《LLM in a Flash》论文，体系验证了将年夜模子参数存放在闪存、按需调理的技能路径，于降低云端运算成本的同时，为端侧AI运用提供可行的内存架构支撑，可于CPU及GPU上别离实现比朴素加载快4至5倍及20至25倍的推理速率。
当DRAM涨价从财产端传导至消费电子，这套方案既支撑了端侧AI的体验，也降低了装备对于年夜容量DRAM的依靠。
综合来看，AMD及Apple的两亨衢径别离针对于数据中央与端侧同步演进，但配合指向统一结论：AI推理的内存层级正于重构，低频KV缓存、模子权重和端侧数据，将慢慢从高价的HBM/DRAM下沉至NAND Flash/SSD层，形成多条理存储架构。
这一架构改变正沿财产链形成多条理的传导效应。据Citrini Research梳理，最直接的受益层是NAND原厂。
Marvell：硬件压缩+CXL，给物理内存扩容
假如说AMD及苹果走的是软件及架构优化的线路，Marvell则选择了硬件层面的冲破，依托CXL高速互连和谈，用硬件内联压缩技能直接晋升物理DRAM的等效容量。
2026年6月，Marvell发布Structera系列CXL节制器——Structera X（内存扩大节制器）及Structera A（近内存加快器）。两款芯片都内置了自研的CDB（Compression-Decompression Block）硬件压缩模块。
据相识，数据写入DRAM时，CDB模块会经由过程定制化LZ4无损算法及时压缩；读取时则同步完成解压。整个历程于内存链路中自力完成，不占用主机CPU算力，也对于上层运用彻底透明。按照数据类型差别，1GB物理DRAM可阐扬2至3.64倍的等效逻辑容量——于混淆数据库营业场景下，平均压缩比可达3.64:1，相称在用不到三分之一的物理内存满意划一营业需求。
除了此以外，这套方案还有有双重降本价值：一是旧内存复用，Structera X节制器撑持DDR4内存接入，可将退役的DDR4内存纳入CXL内存池，削减对于昂贵DDR5的新增采购；二是内存池化，经由过程CXL和谈打破单CPU对于内存的独有限定，让多台办事器同享内存资源，消化体系中的闲置容量。
按当前DDR5每一GB 27至37美元的现货价计较，一个12TB的内存池仅DRAM硬件成本就靠近50万美元；若按3倍压缩比估算，物理DRAM采购量可缩减三分之二，单池就能节省三十余万美元。
对于动辄数万节点的云厂商而言，这象征着巨额的本钱开支优化。今朝Structera已经是业内*量产的搭载硬件内联压缩的CXL节制器，相干技能方案已经提交OCP开放计较项方针准化，将来适配规模将进一步扩展。
闪迪：把NAND塞到GPU下面
Sandisk（闪迪）的解法越发激进——从封装层面重构AI芯片的内存架构。
Sandisk正结合SK海力士鞭策高带宽闪存（HBF）尺度化，试图让NAND闪存进一步接近计较焦点，打造HBM与SSD之间的全新存储层级。
Sandisk的专利方案提出了“GPU下的NAND”架构：将高容量NAND闪存重叠于GPU或者AI加快器的正下方，周围环抱HBM重叠，经由过程年夜幅缩短数据传输间隔，晋升闪存的拜候带宽。根据计划，HBF将与HBM4物理兼容，容量可达同体积HBM的8至16倍，成本则具有显著上风，主打长上下文推理、KV缓存、模子权重流式加载等读取密集型场景。
这类被称作HBF（High Bandwidth Flash，高带宽闪存）的技能，定位于HBM及SSD之间。假如把HBM比作摊于桌面上的“参考书”，那基在NAND的HBF就是放于GPU阁下的“书厨”。HBM处置惩罚必需当即相应的数据，而GPU下方的NAND存储更年夜的数据并举行重复读写。
闪迪的方针是开发带宽靠近HBM的HBF，以近似成本提供8到16倍HBM的容量。2026年2月，闪迪与SK海力士正式启动了HBF规范尺度化同盟。SK海力士孝敬其于HBM中堆集的重叠、封装与中介层技能，闪迪则带来NAND及闪存设计的能力。两边规划于2026年下半年推出首批HBF样品，2027年头运用在AI推理装备。方针是构建三级内存架构：HBM卖力超低延迟的即时计较，HBF承接年夜容量、高吞吐的重复读取数据，SSD则承载冷存储，各层级各司其职。
固然，HBF走向年夜范围贸易化仍需超过多重关卡。计较芯片与NAND重叠带来的高热密度、混淆键合与繁杂布线的良率挑战、以和冷热数据分层调理的软件生态，都需要时间慢慢打磨。
据韩国新荣证券估计，HBF市场有望于2027年形成，到2030年增加至120亿美元的范围。
前车可鉴：3D XPoint的未竟之路
提及来，用闪存来扩大主内存并不是新鲜事。
早于2015年，英特尔与美光就结合推出了3D XPoint存储技能，其愿景刚好掷中了今天的行业痛点——打造一种机能介在DRAM及NAND闪存之间、撑持字节寻址、成本靠近闪存的新型存储介质，于内存与传统存储之间构建一个新的层级。
遗憾的是，3D XPoint终极没能兑现最初的承诺。
制程研发的滞后让它的成本一起追平DRAM，机能却仅比平凡闪存快数倍；加上英特尔将其绑定自家Xeon处置惩罚器的关闭计谋，使其始终没法进入主流市场。终极项目终止，英特尔的闪存营业也被出售给SK海力士，这项曾经被寄与厚望的技能，成为了存储行业一段使人欷歔的注脚。
假如英特尔当初没有抛却3D XPoint，如今的利润该有多丰盛？惋惜汗青没有假如。
此外，海内一些做存算一体、内存池化解决方案的草创公司，接下来预计也会遭到更多存眷。究竟于DRAM价格高企、供应侧又被挤占的年夜配景下，谁能拿出一套真正靠谱的内存优化方案，谁就可能于本钱市场上拿到下一轮入场券。
写于末了
从3D XPoint的折戟到今天多种路径并行，存储行业对于内存效率的摸索从未止步。
AMD用AI猜测来调理冷热数据、Apple用稀少激活及闪存存储来压缩端侧内存占用、Marvell用硬件压缩让物理内存阐扬更年夜效用、闪迪用3D重叠把NAND搬到GPU脚下——四家公司的技能路径各不不异，但指向统一个标的目的：AI推理的内存层级正于重构——热数据留于DRAM与HBM中保障机能，温冷数据慢慢下沉到闪存层承接容量，多层介质协同均衡机能与成本。
DRAM的昂贵，正于把整个行业“逼上了梁山”。但恰是这类压力，催生出了一系列使人面前一亮的技能立异。
不成否定，闪存与DRAM于延迟上的物理鸿沟始终存于，各种方案的现实体现仍需年夜范围部署的验证。但可以确定的是，纯真堆砌DRAM来解决问题的时代正于已往，更高效、更分层的内存系统，已经是行业前行的新标的目的。
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