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一文看懂/記憶體旺什麼 10檔佈局必收

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財經中心/廖珪如報導

記憶體新需求與革命,將重塑台廠記憶體命運。(示意圖/PIXABAY)
記憶體新需求與革命,將重塑台廠記憶體命運。(示意圖/PIXABAY)

近期有分析師對記憶體進行完整報告,指出根據輝達執行長黃仁勳此前受訪時說,AI 計算需求在短短半年內「substantially」上升。這句話聽起來像宣傳,但你去看底層供應鏈,就會發現他不是在誇張。SK Hynix 預測 AI 記憶體市場未來五年年增三成,三星跟著與 OpenAI 簽合作備忘錄,據傳 OpenAI 的採購量一年要吃掉全球 DRAM 產能的四成。這種規模,幾乎已經不是「新應用」了,而是「新物種」:AI 正在重塑整個記憶體與儲存產業。

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記憶體運用被AI重新定義

AI 的算力不是憑空來的。背後是一座層層堆疊的金字塔,頂層是 GPU/XPU 的 HBM,往下是伺服器主記憶體的 DRAM,再下去是 SSD、HDD,最後延伸到資料中心裡成百上千台的 Storage Server。每一層都在被重新定義。CPU 那一層最傳統,但也最穩定。DRAM 雖然聽起來沒什麼話題性,但 AI 帶來的卸載策略正在讓它回到舞台中央。當 GPU 的記憶體塞不下更多上下文、KV Cache 要釋放時,資料會先丟回 DRAM,再視情況存進 SSD。DRAM 不再只是輔助,而是 VRAM 的延伸:頻寬、延遲、穩定度都被拉高到比以往更關鍵的層級

再往上看 GPU。分析師認為,過去我們把 HBM 當作高端配件,但現在它幾乎變成了 AI 晶片的靈魂。Nvidia 的每一代架構都在堆頻寬,HBM 從 2 到 3 到 3E,帶寬、容量、堆疊層數一路飆升。SK Hynix、三星、Micron 三強在這裡拼的是「能不能撐得起模型的胃口」。只是要記得,這塊市場的主角不會只有 HBM,因為 AI 不止一種。像邊緣端、推論型應用,成本更在意,會改用 GDDR7/8;整體來看,AI 正把不同層級的記憶體都往更快、更廣推進。

記憶體戰爭儲存戰場更大

有趣的是,當我們討論 AI 的記憶體戰爭時,很多人忘了「儲存」其實才是那個更長尾、也更賺錢的戰場。訓練用的模型、參數、資料集,全都放在 SSD 和分散式儲存系統裡。這些不是短暫載入的檔案,而是動輒幾十TB、甚至PB 等級的長期資料。SSD 的延遲要夠低,才能撐起這樣的訓練節奏。而在推理階段,還有一個容易被忽略的角色,檢查點(checkpoint)。AI 模型訓練常常中斷,如果不定期把狀態寫進非揮發性儲存(通常是 SSD),一次故障就可能要重來幾週。這讓 SSD 不只是快閃儲存,而是 AI 系統裡的「記憶延續」。

卸載(offloading)則是整個架構裡最新的革命。以前要讓 VRAM 的資料動態轉移到 DRAM 或 SSD,要自己寫程式;現在像 Nvidia 的 Dynamo 等工具,已經能自動判斷哪些資料要留在高速層、哪些可以暫存或搬移。這讓 AI 系統能突破單一顯卡記憶體的限制,變成真正的「分層式大腦」。未來誰能把這層做得好,可能就決定一間 AI 公司模型的效能上限。

每層運用記憶體革命剛開始

但最龐大的,還是那最後一層——儲存 AI 生成的結果。文字、圖片、影片、音訊,每一項都是資料洪流。現在一個生成式影片模型動輒輸出上百GB內容,這些檔案要永久保存,靠的不是GPU機櫃,而是整個 Storage Cluster。這裡 SSD 和 HDD 分工明確:熱資料存在 SSD,冷資料交給 HDD。你可能以為 HDD 已經被時代淘汰,但事實上,Seagate 自家統計,全球資料中心裡有七成以上的容量仍是硬碟。AI 讓這個比例不但沒下降,反而更穩定,因為生成資料爆炸、但讀取頻率很低。AI 越強,HDD 越忙。

所以,如果有人說「SSD 會全面取代 HDD」、「AI 只會嘉惠 HBM」、「AI Server 會吃掉通用 Server」——其實都只看到局部。真正的現象是:AI 正在讓整個記憶體與儲存體系變成一個動態循環的有機體。HBM 是神經,DRAM 是血流,SSD 是短期記憶,HDD 是長期記憶。每一層都在同步進化。當外資分析師開始上調 HBM 需求預期時,別忘了,Phison CEO 已警告 NAND 可能進入十年長期短缺;而 Dell、Supermicro、WDC、Seagate 的營收指引都開始反映這波「AI 儲存紅利」。AI 不是只改變算力,它正在重寫資料被記住的方式,這場記憶體革命,才剛開始。

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