AI 模型与平台
当前 RAM 短缺的原因是什么?

历史上,系统内存一直被视为一种相当可靠的商品。虽然它会受到偶尔的价格波动,但它始终对每个人都可用,从普通的 PC 建筑商到大型企业。然而,今天,这种现实已经发生了变化。随着最近人工智能的发展和广泛采用,市场已经进入了一个前所未有的波动时期。
随着世界各地的技术公司迅速开发大型语言模型(LLM),消费者对随机存取存储器(RAM)的获取正在减少。这一趋势已经造成了一个巨大的全球供应短缺,导致价格不稳定和令人担忧的稀缺,这些专家称之为“RAMAGEDDON”。
人工智能工作负载对内存需求的影响
为了了解为什么当地零售商开始为基本的 DDR5 模块收取高价,必须了解当前的超大规模数据中心的状况。
人工智能在许多行业中具有创新性,但 它需要大量的内存来运行。它需要大量的数据始终与处理核心保持接近,而传统计算则依赖于中央处理器的原始速度。
这种操作需求,加上 LLM 使用的激增,已经显著改变了内存的制造和分配方式。其 显著的能耗也引发了人们对可持续性的担忧。
高带宽内存(HBM)在人工智能中的作用
RAM 需求的上升和随后的短缺的主要催化剂是人工智能对 HBM 的需求。现代 PC 通常使用 DDR5 RAM,这是一个平坦的模块。相反,HBM 的结构更为垂直,由 DRAM 芯片通过硅通孔堆叠在一起,实现了人工智能处理所需的高操作速度,这是标准 RAM 无法实现的。
对强大的内存存储基础设施的巨大需求凸显了 RAM 全球短缺的根源。
HMB 生产对 DDR5 供应的影响
人们普遍对为什么制造商不能简单地生产更多芯片感到困惑。不幸的现实是,制造资源相对于技术需求来说是非常有限的,特别是硅晶圆。
硅晶圆,是芯片的基础,可以被 刻制在上面,只能一次专门用于一种产品。由于全球数据建设机构具有比小型企业和消费者更大的购买力,标准 DDR5 模型的制造优先级低于 HMB。
HMB 生产中经常被忽视的问题是,由于需要堆叠硅层和其高度复杂的性质,它消耗的晶圆面积增加。这导致与标准 RAM 相比,工作芯片的百分比降低。每次生产一个 HBM4 芯片,它消耗 大约三倍的生产能力的标准 DDR5 模块。
显然,RAMAGEDDON 不仅来自于人工智能内存存储的需求,还来自于其制造的现实。
供应链和制造约束
解决这种前所未有的短缺并不是简单地增加机器的产出。半导体行业既是资本密集型的,也是全球经济中最慢的行业之一。
整合市场的动态
DRAM 市场由三家主要玩家主导:三星、SK 海力士和美光。这些公司生产了世界上大部分的供应。制造商已经将人工智能行业确定为最有利可图的发展道路,这使得其他市场只有很少的选择。
随着制造商将研究和开发计划转向人工智能,行业已经成为寡头垄断。虽然这种重点符合公司的利润,但它使消费电子和一般企业部门不得不为稀缺的资源而竞争。
扩大制造能力的挑战
即使制造公司决定今天建造专门用于 DDR5 生产的工厂,所需的时间和资本意味着供应缺口不会在几年内缓解。一个半导体制造厂,或者说“fab”,通常 需要大约 20-30 亿美元来建造。
建造 fab 的过程涉及清理土地,建造能够抵御地震的超稳定基础设施和创建无尘室。由于顶级制造商正在优先考虑以人工智能为中心的数据中心,DDR5 生产需求被推迟到未来。
市场后果和适应
这种 RAM 短缺已经对实际产生了重大影响。从尝试建造游戏机的个人到 IT 主任更新公司笔记本电脑的人,每个人都感到经济压力。
PC 部件的价格上涨
DDR5 价格的上涨已经对建造者和人工智能爱好者构成了挑战,尤其是对于那些建造本地推理机的人来说。2026 年,只有高预算的建造者才能负担得起用于有意义的本地人工智能工作所需的高容量套件。这导致了二手 DDR4 和旧硬件的二级市场的产生。由于内存成本与处理器本身的成本相当,人们不得不找到避免高价的方法。
对整个消费电子市场的影响
短缺的影响已经超出了台式机计算,延伸到了笔记本电脑、手机和智能家居设备的供应链。电子制造商不得不在这种危机中做出艰难的选择,以确保零售价格保持相对稳定。今天,入门级笔记本电脑具有相同的内存容量,尽管现代软件的需求不断增长,导致产品效率降低。
在 Ghost RAM 和量化中寻找潜在解决方案
这种困境已经导致了人们对危机的有趣反应。企业部门已经出现了“Ghost RAM”配置,即公司购买高端服务器,但留下一半的内存槽空置。这些单位被运出,并承诺在 2027 年填满内存槽,预计市场将稳定下来。虽然这是一种对未来可用性的赌博,但这是唯一能控制预算的方法。
此外,开发人员正在通过强调效率而不是寻求更多内存来解决短缺问题。该行业已经转向量化技术,例如 4 位和 1.58 位,允许 LLM 使用设备的一小部分运行。将开发重点从硬件转移到软件已经使该行业实现了更多创新和希望。
建立一个强大的内存市场
虽然当前的 RAM 短缺标志着全球内存分配的新时代,但它也反映了市场的深层次现实。只要人工智能热潮继续,关键制造商将继续将时间、精力和资本投入其中——远离普通公众依赖的标准内存。
无论是 DIY 建造者还是企业战略家,未来可预见的目标都是珍惜每个千字节并优化每一位代码。虽然行业可能最终会稳定下来,但廉价和易得的 RAM 的时代可能会变成一段记忆。












