英伟达在高带宽存储成本飙升和持续供应约束中削减产品线HBM配置。

全球最大AI芯片公司英伟达（NVIDIA）正考虑大幅缩减其下一代AI芯片中高带宽内存（HBM）的容量——这一举措可能将内存容量削减高达初始公布规格的81%，或低于前一代产品33%。即便是英伟达也在苦于应对HBM供应短缺和价格飙升，这推动了一场战略性的"内存节食"。

英伟达此前宣布，其定于2027年推出的Rubin Ultra AI芯片将配备16个12层HBM4E（第七代），总内存容量达1TB。然而自今年第三季度以来，该公司一直在测试规格大幅削减的产品——要么采用8层HBM4E，要么采用更早一代的HBM4（第六代）。根据美国IT媒体The Information报道，某些原型机的总内存容量仅为192GB，较原计划下降81%。与目前量产的Rubin芯片的288GB容量相比，这意味着削减33%。英伟达尚未正式敲定Rubin Ultra的规格。

动机显而易见：内存成本大幅上升。在英伟达的Grace Blackwell（GB300）服务器产品中，内存成本占总成本的9.4%——总成本3,994.6万美元中占373,939美元。对于下一代Vera Rubin（VR200），总成本增长95%至7,803.1万美元，而内存成本飙升435%至2,001.6万美元，占总成本的25.7%。市场研究公司TrendForce指出："AI芯片供应商面临HBM供应有限和成本高企的双重挑战，这强烈激励其采取低容量HBM配置。"

这种"内存节食"超越了服务器领域。微软、戴尔和宏碁最近通过重新推出8GB笔记本电脑反转了基础内存容量上升的趋势，它们发现难以将上升的零部件成本转嫁给消费者。谷歌据报正在将其即将推出的Pixel 11智能手机的基础内存从12GB降至8GB。第二季度的出货量数据反映了这一压力：智能手机出货量同比下降11%；PC出货量下跌4%。

直接的行业影响可能有限。HBM对最大化AI加速器性能至关重要——过度削减将需要连接更多芯片，可能导致整体系统成本上升。TrendForce预测2027年HBM出货量将增长50–60%，但预计供应将难以跟上需求步伐。PC和智能手机中的通用DRAM和NAND闪存面临类似约束，因为"端侧AI"的兴起——在消费者硬件上直接运行推理——需要更多内存。

然而价格压力仍然存在。SK集团主席Chey Tae-won近日警告称："如果价格持续上涨而不增建新工厂，市场将萎缩，新的参与者必然进入。我们需要增加供应来降低价格。"