从存储到算力:DDR5如何成为AI基础设施的核心驱动力?
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从存储到算力:DDR5如何成为AI基础设施的核心驱动力?
关键词:摩根大通AI算力
时间:2025-11-25 16:36:46 来源:
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近年来,面向AI算力基础设施的投资与布局火热。摩根大通发布的最新分析报告称,AI领域未来五年将迎来5万亿美元融资需求,以支持AI算力基础设施扩张,超大规模数据中心运营商是资金需求的核心主体。
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近年来,面向AI算力基础设施的投资与布局火热。摩根大通发布的最新分析报告称,AI领域未来五年将迎来5万亿美元融资需求,以支持AI算力基础设施扩张,超大规模数据中心运营商是资金需求的核心主体。
AI算力基础设施建设热潮,将存储芯片和算力芯片推向一个结构性的、可持续数年的“超长上行周期”。AI大模型的参数规模每几个月就可能翻倍,对算力的渴求是无止境的。AI训练需要海量“数据燃料”,模型本身也越来越大,这对存储芯片的容量、带宽和速度都提出了前所未有的要求。
AI算力基础设施建设热潮正让DDR5在服务器上的渗透率越来越高。集邦咨询发布的《Server DRAM产业分析报告—2025年Q3》显示,DDR5内存已成为服务器市场的主流选择。摩根士丹利发布的《存储超级周期:AI如何重塑行业格局》也提到,三星、SK海力士、美光将产能优先分配给HBM和DDR5。存储市场中头部厂商主导效应非常明显,大厂的纷纷转向也加速了整个行业产能转换升级。
DDR5成为AI爆发背景下服务器内存的新标配,缘于它的技术特性精准匹配了AI数据中心的核心诉求。
据悉,AI大模型的参数规模和数据量极其庞大,导致GPU和其他加速器在计算时,大部分时间不是在计算,而是在等待数据从内存中传输过来。这就是行业普遍遇到的“内存墙”问题。DDR5以其高带宽、高性能特性,能够更快地为计算单元提供“数据粮食”,直接缩短AI训练和推理的时间。对云服务提供商来说,更快的处理速度意味着更高的资源利用率和更低的单位计算成本。
而且,DDR5内存采用了片上ECC(Error-Correcting Code)技术,这是DDR5一项革命性的技术特性,它可以在数据错误之初就在芯片内部进行纠正,这对于需要7x24小时不间断运行的数据中心来说,极大提升了数据中心的系统稳定性。
从能耗上对比,DDR4工作电压1.2V,DDR5工作电压降为1.1V,这对个人用户感知不强,但对于拥有数万甚至数十万服务器的超大规模数据中心来说,可以节省巨额电费开支,采用DDR5将大幅优化电源使用效率。
建设高质量AI算力基础设施,直接决定了我国在大数据、人工智能、尖端科研等领域的创新速度和产业升级潜力。元宇宙、自动驾驶、AI等应用,无一不需要高性能、高质量算力支撑。
智慧电网、交通调度、公共卫生监测等系统会越来越多引入AI技术,这些关乎国计民生的系统必须建立在自主可控技术底座上,才能确保服务连续性和稳定性,避免因外部因素导致社会运行瘫痪。
业内人士认为,国内产业加速完成对DDR5的适配,绝非简单的技术升级,它将为人工智能+发展提供至关重要的战略性基石和核心驱动力。
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