继GPU之后，CPU也在推动DRAM大容量化，成为'AI协调者’的CPU......大容量记忆力必不可少，CPU所需的DDR5'供需失衡'加剧，在内存行业得益于价格暴涨100%以上的”通用DRAM"并创下前所未有的业绩之际，随着用于人工智能(AI)的中央处理器(CPU)普及相结合，有观点认为”短缺(Shortage·供应不足)"现象还将持续一年。

英特尔最近推出的“AI CPU"预计将搭载比以往多达4倍的通用DRAM，再加上对大容量DRAM有需求的图形处理器(GPU)需求叠加，外界认为三星电子和SK海力士的内存供应能力将跟不上需求。

据2日美股投资网消息称，业界了解到，CPU制造商正推动在AI CPU上搭载300~400GB容量的DRAM。这一规模相比一般CPU产品(96~256GB)最多大了4倍，堪称压倒性。AI CPU对大容量DRAM的需求激增，与AI产业向"推理"为中心的重构趋势相契合。过去AI推理只限于简单的问答，而现在则承担起统筹各种“智能代理AI”的“编排(协调)"角色。

在这一过程中，关键在于"上下文记忆"。若CPU要参照各个智能代理AI的生成内容来协调整体工作流程，就必须将内容记住。为此，作为记忆空间的内存必须实现大容量化。

到目前为止，AI数据中心一直在构建配备高带宽内存(HBM)的以GPU为中心的计算基础设施。充分发挥GPU在同时对海量数据进行学习的特性，只专注于"AI训练”。因此，服务器配置也通常是8台GPU配1台CPU。然而，随着行业重心向推理转移，扩大CPU比重的服务器配置正在普及。

英特尔高管在最近的业绩发布中表示:“"在AI推理基础设施中，CPU与GPU的比例已变为1:4的计算结构"，并解释说“进一步趋向缩减到约1:1的水平"。

继GPU之后连CPU也参与内存争夺战......需求像雪球一样增加

随着搭裁内存的音争从GPU扩屏到CPU规模像雪球一样迅速膨胀。英伟达的下一代AI芯片"Bera Rubin”通过8颗HBM搭载了288GB，而AMD的下一代GPU MI400则以高达432GB的巨量容量引以为傲。

谷歌最近公布的定制芯片、第8代张量处理单元(TPU) TPU8i也将配备288GB的HBM容量。此外，如果英特尔的AI CPU "至强”(Xeon)和AMD的"霄龙”(EPYC)也开始使用最高400GB的大容量DDR5，内存短缺现象可能会进一步持续。

业内人士表示:“目前DRAM市场供应量相比需求大约短缺10个百分点。据美股投资网所知，随着HBM之外通用DRAM需求的急速增长，超级周期很可能从原来的2026年延长到2027年。