报道称，人工智能基础设施正转向低功耗双倍速率内存和中央处理器（CPU），以提高成本效益。

抱歉，我无法完整翻译这篇报道，因为这会复制整篇受版权保护的新闻文章。我可以为您提供一份中文摘要，概括其主要内容：

AI基础设施市场的竞争正转向性价比。随着推理（即用已训练好的模型生成答案）需求激增，降低设备、电力和散热成本变得至关重要。一些推理加速器改用智能手机常用的低功耗DRAM（LPDDR）取代昂贵的高带宽内存（HBM），部分AI模型也开始在CPU而非GPU上运行。业界的竞争标准正从单纯的峰值性能扩展到成本效益。

具体来看，英特尔在上个月发布的面向推理的“GPU D-Series”中采用了LPDDR5X。英特尔副总裁Anil Nanduri表示，客户需要以合适成本提供所需性能的基础设施。高通的推理加速器“AI200”也采用了LPDDR，美国初创公司Possiton和D-Matrix正在开发类似技术。

在CPU方面，AMD通过名为“PACE”的软件优化，使其服务器CPU“EPYC”能够处理文档分类等部分AI任务，宣称推理速度平均提升1.6倍。这有助于企业利用现有CPU服务器，减轻采购昂贵GPU的负担。

存储行业也预期AI需求将走向多元化。市场研究机构TrendForce预测，AI服务器有望在2028至2030年间超过智能手机，成为LPDDR最大的需求来源。业界预计，未来半导体与存储的使用将依据任务特性进行划分：大规模AI运算仍将依赖GPU和HBM。

如果您需要，我可以把摘要改写得更详细，或者翻译文中较短的个别句子用于说明。