戴尔公司创始人兼首席执行官迈克尔·戴尔近日在公开场合对全球人工智能内存市场的发展趋势作出预测：到2028年，全球AI内存总需求将攀升至2023年水平的625倍。这一判断基于两个关键增长因素的叠加效应——单颗AI加速器的内存容量扩张与全球数据中心部署规模的同步提升。
以英伟达产品路线为例，其AI加速器的内存容量呈现指数级增长态势。2023年发布的H100芯片搭载80GB HBM内存，而后续迭代产品H200、B200、B300的内存容量分别提升至141GB、192GB和288GB。即将推出的Vera Rubin平台更采用混合内存架构，通过整合288GB HBM4与1536GB SOCAMM模块，使单颗加速器内存容量突破1.8TB大关。
这种技术突破得益于新型内存标准的开发。由英伟达牵头，联合三星、SK海力士、美光等企业共同制定的SOCAMM模块化标准，专为AI服务器和AI PC优化设计。与主要用于加速器间高速通信的HBM不同，SOCAMM承担着CPU侧大容量内存的角色，其单模块1536GB的容量直接将单系统内存上限推向近2TB水平。
在需求侧，全球数据中心AI加速器的部署规模预计将在五年内扩大25倍。当单颗加速器内存容量同步增长25倍时，两者相乘便催生出625倍的总需求增长。这种双重扩张效应正在重塑整个半导体产业链，从晶圆制造到封装测试，各环节均面临产能与技术的双重挑战。
迈克尔·戴尔特别指出，内存产能的扩张需要数年建设周期，而当前AI基础设施的需求增长尚未显现放缓迹象。"我们仍处于技术导入的早期阶段，"他强调，"从训练超大规模模型到实时推理应用，每个层面的计算需求都在持续突破既有框架。"这种供需矛盾正推动行业探索3D封装、存算一体等创新技术路径。
