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书接上回。昨日说到:
2026年的内存市场上,出现了一张不太合常理的价格表。
全球科技市场研究机构Counterpoint Research记录到,老款内存DDR4的价格一度达到每吉比特2.10美元,而AI加速器广泛采用的高带宽内存HBM3e约为1.70美元。两者的产品用途、交易条件和采购规模并不相同,不能拿来做严格的同口径比价。但一种临近退场的旧内存,纸面价格竟然高过先进HBM,还是足够扎眼。
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▲8GB DDR4 内存模块的正面和背面。来源:wikipedia
类似的倒挂并非第一次出现。DDR2向DDR3换代时,旧产品也曾短暂涨价,几个月后市场便恢复正常。因此,这张价格表更适合看作产品换代与阶段性短缺叠加的市场快照,不能外推成长期技术价值判断。但这一次的不同之处,是旧产品减产恰好撞上了AI基础设施扩张。沿着一根DDR4内存条往上追,会经过晶圆厂、封装厂和一排排服务器,最后停在一座可能还没建好的变电站前。
旧内存为什么涨价
HBM和DDR4都使用DRAM存储单元,组织方式却很不一样。HBM把多层芯片垂直堆叠,通过硅通孔连接,并放在GPU或其他加速器附近。更多数据通道可以同时工作,计算芯片等待数据的时间就会缩短。
可以把普通内存想成离厨房有一段距离的仓库,取一次食材要沿着有限的通道来回搬运;HBM则像把多层备料架搬到灶台旁,同时开出许多取料口。厨师并没有因此学会更快地切菜,但少花了很多等食材的时间。
大型模型训练会反复读取参数和中间结果。算术单元再快,数据送不过来,昂贵的芯片也只能停下来等。HBM卖得不只是容量,还有把大量数据同时送到计算单元附近的能力。代价是更复杂的堆叠和封装,以及整条供应链向这种产品倾斜。
AI加速器正在吞下越来越多的HBM,DRAM厂商也会把新增投资、晶圆和先进封装能力投向需求更旺、利润也更高的产品。但与此同时,DDR4仍安装在大量个人电脑、服务器和工业设备里。厂商开始转向新产品,不等于这些机器会在同一天退休。设备还要维修,服务器还要扩容,用户仍然需要旧规格;如果供给退出得比设备更快,剩下的产能自然会变贵。
当许多芯片并排工作
等芯片终于装进服务器,问题也没有结束:机柜要配电,机房要冷却,园区外还得有线路把电送进来。
这一层成本常被“买了多少芯片”遮住。服务器里还有内存、网络和存储设备,数据中心还需要不间断供电和冷却系统。算力公司买到的是机器,能不能让机器日夜运行,要看机器外面的基础设施。
眼下的数据中心压力主要来自规模。大批加速器持续计算,参数和中间结果在处理器、内存和网络之间反复搬运。进入机房的电最终大都变成热,制冷设备还得再花能量把热送出去。
HBM能减少芯片等待数据的时间,却不会让整台服务器不耗电。相反,计算单元被喂得越充分,服务器越能长时间保持高负荷。单次存取和运算消耗的能量很小,但当这样的操作以海量规模昼夜持续,成本便会落到电表、冷却塔和输电线路上。
机房之外
国际能源署在2026年的更新中估计,全球数据中心2025年用电约485太瓦时,到2030年可能接近950太瓦时。五年里几乎翻倍的需求,最后必须由具体的电源、变电站和输电线路承担。
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芯片扩产已经很慢,电网往往更慢。电力建设牵涉诸多参与方:发电项目要建成,变电站要扩容,输电走廊要获得批准,项目还要排队接入电网。
劳伦斯伯克利国家实验室统计,截至2025年底,全美并网队列中等待接入的发电项目约有1312吉瓦,储能项目约有749吉瓦,合计约2061吉瓦。在有数据的地区,2025年建成投运的项目从提出并网申请到商业运行,等待时间的中位数超过五年。
进入队列不等于一定能够建成。开发商还要解决土地、融资、设备和输电升级费用,一些项目会退出,另一些会反复修改方案。队列里的项目也不是专门为数据中心准备的。新机房要和住宅、工厂以及其他新增负荷共用同一套审批和建设能力。
这让算力建设出现了一种接力式的紧张。先是HBM难买,供应链扩张后,压力可能移到机房建设。等服务器摆好,最慢的一环又可能变成电力接入。补上一块短板,机器并不会自动开起来,只会让下一块短板更快露出来。
因此,那根涨价的DDR4成了一个意外的入口。顺着它看下去,所谓“云端算力”一点也不轻:它依赖硅片、封装材料、服务器、冷却系统和电网,而这些东西各有自己的生产和建设速度。
八十年前,Colossus用一面墙的电子管完成密码分析;今天,一块芯片的能力早已远远超过它。但当许多芯片并排工作,新的墙却出现在机房外。也正是在这里,量子计算常被想象成绕开传统算力瓶颈的另一条出路。不过费曼最初设想的量子计算机,面对的是一类更具体的问题,而不是给所有计算统一提速。
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▲多萝西·杜博松(左)和埃尔西·布克(右)正在操作的 Colossus Mark 2 破译计算机。来源:wikipedia
后续故事,请听明日分解。
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