他们抛弃了HBM！

主要观点总结

本文主要讲述了AI浪潮下存储市场的变化，HBM成为AI服务器的关键组件，而传统DRAM和NAND芯片也意外走俏。三大芯片巨头高通、英伟达和英特尔纷纷推出新的AI加速器，采用LPDDR内存技术以应对AI推理工作负载的需求。文章还讨论了从HBM到LPDDR的技术转变背后的原因和影响，包括供应链危机和消费者利益的牺牲等。

关键观点总结

关键观点1: AI浪潮带动存储市场繁荣，HBM成为关键组件

随着AI大模型训练和推理的驱动，算力需求暴增，HBM成为AI服务器的关键组件，通过与GPU紧密结合，为AI计算提供更快的数据通道。全球三大存储巨头也因此迎来业绩爆发。

关键观点2: 传统DRAM和NAND芯片需求再平衡

存储厂集中扩产HBM，导致常规内存产能趋紧，市场供需出现再平衡。数据中心巨头为了扩充AI推理与云服务能力，正在大规模采购传统DRAM。

关键观点3: 高通、英伟达和英特尔推出新的AI加速器

为了应对AI推理工作负载的需求，高通发布了全新的AI200和AI250数据中心加速器，而英伟达和英特尔也展示了类似的技术路线。这些加速器都采用了LPDDR内存技术，以提高效率和降低运营成本。

关键观点4: 技术路线的转变：从HBM到LPDDR

三大芯片巨头不约而同地转向LPDDR，是整个产业的一次调整。LPDDR方案的价值在于解决存储的瓶颈问题，特别是在AI推理场景中。高通的AI250方案进一步引入了基于近内存计算的创新内存架构。

关键观点5: LPDDR方案的挑战与机遇

LPDDR方案虽然面临内存带宽较低、可靠性问题等挑战，但在应用场景的差异中仍有其优势。特别是在AI推理场景中，模型参数固定，重点是大容量存储和高效读取，LPDDR的容量和成本优势远超其带宽劣势。

关键观点6: 供应链危机与消费者利益的牺牲

数据中心开始攫取手机内存的需求变革可能引发一场供应链危机。全球消费电子市场可能面临LPDDR采购成本高、交货周期延长等问题。普通用户手中的智能手机可能成为这场产业变革中最脆弱的一环。