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OpenAI的「星際之門」計畫正以驚人的速度重塑全球記憶體市場。這項計畫對記憶體晶片的需求量極其龐大，不僅推動了記憶體技術的革新，也對傳統的記憶體生態帶來了前所未有的挑戰與轉變。面對這場由AI驅動的記憶體革命，我們需要深入理解其影響和潛在風險。
「星際之門」計畫：記憶體需求的巨浪
「星際之門」是OpenAI規劃的一個大型AI基礎設施項目，旨在構建超級運算能力的資料中心，以支持更複雜、更強大的AI模型。這類模型，尤其是大型語言模型（LLM），需要海量的記憶體來儲存和處理數據，因此對記憶體晶片的需求達到了前所未有的水平。據估計，該計畫每月需要高達90萬片的記憶體晶圓。
AI記憶體分級：記憶體市場的全新劃分
AI工作負載的特殊性，正在推動記憶體架構從傳統的單一記憶體池，走向更精細、更分層的「AI記憶體分級」時代。不同的記憶體產品在AI系統中扮演著不同的角色：
- HBM（高頻寬記憶體）：主要儲存實時記憶數據，處理對延遲要求極高的「極熱數據」與「即時對話」。容量範圍約在10GB至百GB級，通常搭配GPU處理器提供核心運算力。
- DRAM（動態隨機存取記憶體）：作為短期記憶數據，速度快、容量大，常利用CXL等高速介面協議擴展系統主記憶體，形成大容量快取，儲存「熱數據」與「多輪對話」。容量約在百GB到TB級。
- SSD（固態硬碟）：扮演長期記憶角色，儲存「歷史對話」、「RAG知識庫」以及「語料庫」等熱溫數據。容量極大，範圍約在TB級到PB級。
KV快取：AI模型短期記憶的關鍵技術
KV快取機制類似於學生做筆記，它能將先前的重要資訊儲存在記憶體中，免去每次重新計算的成本，從而將token處理與生成速度提升數個數量級。這項技術使得AI能記住之前處理過的內容，提供長格式語境和更深入的討論，但同時也對記憶體容量提出了更高的要求。
輝達Rubin CPX：頂級記憶體配置的需求典範
輝達推出的Rubin CPX GPU，旨在突破AI系統在「長情境」推論上的瓶頸。該平台配備高達100TB記憶體與每秒1.7PB的頻寬，單一晶片層面則配備128GB GDDR7記憶體。Rubin CPX系統對記憶體速度與容量的極致追求，為記憶體廠商的HBM業務提供了強勁的增長保證。
華為UCM：成本優化與快取管理的新思路
面對HBM高昂的價格，華
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