AMD苹果押注闪存替代DRAM：内存成本直降55倍

2026-06-19阅读 0热度 0

DRAM

AI推理对高价DRAM的依赖正经历一场底层架构的悄然转变。

AMD近日宣布完成对内存优化公司MEXT的收购，正式将AI驱动的闪存优化技术部署至数据中心。驱动这项交易的核心数字只有一组：闪存的每比特成本仅为DRAM的五十五分之一。

周一，AMD以未公开金额完成对MEXT的收购。后者开发了AI预测内存技术，核心目标是让NAND闪存在性能和效率上逼近DRAM，同时将可用内存容量提升至全新层级。

AMD在公告中表示，这笔收购将扩充其AI产品矩阵，助力数据中心客户优化性能、降低总拥有成本并加速工作负载部署。AMD声明强调：“内存需求正渗透至每一个企业计算品类。”

消息公布后，AMD股价周一飙升7.7%，收报550.75美元，市值直逼9000亿美元。当日标普500仅上涨1.8%，而AMD年内累计涨幅已达323%。花旗上周五将AMD评级从中性上调至买入，目标价从460美元提升至575美元。

值得注意的是，苹果早在2024年便启动了“LLM in a Flash”端侧方案。这一布局折射出不断加剧的DRAM供应危机。TrendForce数据显示，高带宽内存（HBM）已消耗约四分之一的DRAM晶圆产能，而DRAM合约价格在2026年Q1环比暴涨约90%。

Citrini Research指出，AI存储需求已庞大到需要多层架构协同承载——闪存并非取代HBM，而是从容量层面承接溢出需求。这一架构重构正重塑整个AI存储产业链的定价逻辑。

内存税危机：AI瓶颈扩散至整体经济

摩根士丹利分析师Shawn Kim团队本月直言：内存价格暴涨与供应短缺正演变为数字经济的系统性风险——影响从AI基础设施瓶颈一路扩散至硬件利润率、设备价格、云服务成本、通胀乃至政策制定。

具体案例印证了这一压力。Xbox CEO Asha Sharma上周透露，内存成本两年内上涨约五倍，导致公司无法满足消费者的游戏主机需求。

HBM对DRAM产能的持续侵占是危机的核心驱动力。TrendForce及三星、SK海力士、美光数据显示，HBM在DRAM晶圆产能占比已从2020年的2%跃升至2026年预计的25%。超大规模云厂商通过多年期合同锁定未来晶圆产出，进一步挤压了手机与PC标准芯片的可用产能。

新增DRAM产能面临结构性瓶颈。扩产需依赖EUV光刻机实现更精细线宽，单台设备售价约2亿美元，新建晶圆厂投资动辄数百亿美元，即便顺利也需数年才能投产。这种供给刚性是本轮短缺持续的根本原因。

Citrini Research测算显示，闪存每比特成本约为DRAM的五十五分之一——QLC NAND约0.05美元/GB，DDR5 DRAM约2.75美元/GB，HBM3E更高达15美元/GB。

如此巨大的价差能被利用，关键在于AI推理中最大的单一内存消耗者——KV缓存（记录每次生成步骤中所有先前标记的上下文，长对话可达数百GB）——对读取速度的要求远低于模型权重的解码路径。对于这类顺序读取数据，DRAM的速度优势明显收窄，而闪存的容量优势得以充分释放。

闪存的扩容路径与DRAM存在本质差异。闪存通过垂直堆叠更多单元层提升容量，仅需现有工厂的沉积与刻蚀工艺，无需新光刻节点或不占用EUV资源。闪存控制器基于成熟的6/7nm制程，避开了先进制程的瓶颈节点。

苹果研究人员此前发表的“LLM in a Flash”论文提供了方法论基础：将大语言模型参数存储在设备闪存，按需加载至DRAM，从而在DRAM受限设备上运行超出其容量上限的模型，并在CPU和GPU上分别实现比朴素加载方式快4-5倍和20-25倍的推理速度。

AMD的收购聚焦数据中心场景。将MEXT技术整合至AMD数据中心产品组合后，旨在帮助企业客户在AI工作负载部署中提升资源利用效率并降低成本。

摩根士丹利Shawn Kim团队认为，尽管内存短缺持续，AMD在云端市场仍具结构性优势——“代理式AI驱动的CPU需求在结构上有利于AMD云端市场份额扩张。”花旗对AMD的乐观预期则更多源于其GPU与英伟达的直接竞争。

苹果路径则聚焦端侧。“LLM in a Flash”方案将模型推理对昂贵云端内存的依赖部分转移至设备本地闪存，在降低云端计算成本的同时，为端侧AI应用提供可行的内存架构。

Citrini Research指出，两条路径指向相同结论：AI推理的内存层级正在重构，低频KV缓存、模型权重及端侧数据将逐步从高价HBM/DRAM下沉至NAND Flash/SSD层，形成多层级存储架构。

这一架构转变沿产业链产生多层级传导效应。最直接受益的是NAND原厂——高容量NAND、企业级SSD及QLC NAND是最纯粹的方向，涵盖SanDisk、西部数据、美光及铠侠。

SSD控制器层被认为持续性最强——闪存接近内存体验的关键在于控制器、固件与NVMe架构优化，涉及Silicon Motion、Marvell等。CXL/PCIe高速互联层同样受益。