AI对内存芯片的巨大需求引发供应短缺

几周前，我在浏览我们的网站时，偶然发现了高级编辑Samuel K. Moore撰写的文章《内存芯片短缺何时以及如何结束》。他的分析聚焦于当前由AI超大规模部署商对内存的巨大需求所导致的DRAM短缺，这成为大语言模型运行速度的主要制约因素。Moore清楚地解释了这种短缺，特别是高带宽内存(HBM)的短缺情况。

正如我们和其他科技媒体所记录的，AI是一个资源消耗大户。到2028年，AI的电力消耗可能占美国所有电力的12%。生成式AI查询在2025年消耗了15太瓦时电力，预计到2030年将消耗347太瓦时。用于冷却AI数据中心的水消耗预计到2028年将比2023年翻倍甚至翻两番。

但Moore的报道揭示了AI繁荣中一个不为人知的角落。HBM是专为服务AI处理器而定制的特殊类型内存产品。这些处理器的制造商，特别是英伟达和AMD，在谷歌、微软、OpenAI和Anthropic等公司需求的推动下，对其每个芯片都要求越来越多的内存，这些公司正在资助前所未有的数据中心建设。其中一些设施规模庞大：你可以在《建设世界最大数据中心需要什么》一文中了解Meta在路易斯安那州建设令人震惊的5吉瓦Hyperion站点所面临的工程挑战。

我们意识到Moore的HBM报道既重要又独特，因此决定将其纳入本期，并对2月10日发布的原文进行了一些更新。我们将其与特约编辑Matthew S. Smith最近的一篇文章配对，该文章探讨了内存芯片短缺如何推高树莓派等低成本计算机的价格。最终形成了《AI是内存消耗大户》这篇文章。

现在的关键问题是：短缺何时会结束？至少在美国，AI超大规模部署商需求对各种消费电子产品造成的价格压力，正被顽固的通胀和不断变化的关税制度所掩盖。因此我询问Moore，他正在关注哪些指标来判断内存短缺是否会缓解。

"在供应方面，我认为如果三大HBM公司——美光、三星和SK海力士中的任何一家表示他们正在调整新产能到位的时间表，那将是一个重要信号，"Moore告诉我。"在需求方面，观察整个供应链中的科技公司如何适应将很有趣。数据中心可能会转向牺牲一些性能以换取更少内存使用的硬件。开发各种产品的初创公司可能会转向使用更少内存的创新重新设计。像短缺这样的约束可能导致有趣的技术解决方案，所以我期待报道这些内容。"

为了确保您不会错过Moore对这一话题的任何分析，并保持对整个技术发展领域的了解，请订阅我们的周刊《技术警报》。

Q&A

Q1：什么是HBM，为什么它对AI如此重要？

A：HBM是高带宽内存的缩写，是专为服务AI处理器而定制的特殊类型内存产品。它对AI如此重要是因为大语言模型运行需要大量内存，而HBM能够提供AI处理器所需的高速数据传输能力，是制约大语言模型运行速度的关键因素。

Q2：AI对内存的需求有多大？

A：AI是一个巨大的资源消耗者。预计到2028年，AI的电力消耗可能占美国所有电力的12%。生成式AI查询在2025年消耗了15太瓦时电力，预计到2030年将消耗347太瓦时。同时，用于冷却AI数据中心的水消耗预计到2028年将比2023年翻倍甚至翻两番。

Q3：内存芯片短缺何时会结束？

A：根据专家分析，需要关注两个方面的信号：供应方面，如果美光、三星和SK海力士等三大HBM公司调整新产能到位的时间表，将是重要信号；需求方面，科技公司可能会适应性调整，比如数据中心转向牺牲性能换取更少内存使用的硬件，或初创公司采用更少内存的创新设计。