SK 海力士表示，英伟SOCAMM2 相比传统 RDIMM，量产在带宽与功耗表现上均实现显著提升。海力
下一代 AI 服务器对 DRAM 的士开始核心需求
随着 AI 发展从训练阶段逐步转向大规模推理阶段，内存子系统面临的英伟压力正发生结构性变化。传统服务器 DRAM（如 RDIMM）侧重高容量与长期运行稳定性，量产而 AI 服务器更需要解决三大核心矛盾：超大模型与内存带宽的海力瓶颈、高算力与功耗的士开始冲突、高密度部署与散热空间的英伟限制。AI 推理与训练需要海量数据实时吞吐，HBM 虽以超高带宽见长，但成本居高不下。AI 服务器需要兼顾成本与性能，要求 DRAM 具备更高的带宽密度，同时也需要更大容量以支撑大规模并行数据处理。在当前千亿级参数、数万 token 长序列推理场景中，大模型的 KV 缓存容量呈线性增长，需求甚至远超模型参数本身。这种内存瓶颈直接导致 GPU计算单元频繁等待数据，严重制约 AI 服务的响应速度与并发处理能力。
除计算效率外，极低功耗与散热效率同样关键。AI 数据中心能耗在全球电力消耗中的占比持续攀升，内存作为系统主要能耗来源之一，需要通过工艺优化与架构创新降低功耗，并改善散热设计。同时，在机架功率密度不断提升的趋势下，内存模块物理尺寸也直接影响服务器部署密度。
SOCAMM2 的技术特性与创新突破
SK 海力士此次量产的 192GB SOCAMM2，精准匹配了这一需求变化，实现了移动内存技术基因与服务器场景需求的深度融合。SOCAMM2 基于 LPDDR5X 超高带宽特性，采用第六代 LPDDR5X 标准，带宽较传统 RDIMM 提升逾两倍，可满足 AI 推理中密集的数据访问需求。LPDDR5X 是 JEDEC 于 2021 年 7 月发布的低功耗双倍数据速率内存标准，作为 LPDDR5 的增强版本，最高传输速率达 10.7Gbps，能效较前代提升约 25%，已广泛应用于旗舰智能手机、高性能 PC、服务器及汽车电子等领域。在 AI 服务器领域，SOCAMM2 的核心创新在于将移动端低功耗优势与服务器性能需求相结合，为行业提供了更具性价比的内存方案。
SK海力士 SOCAMM2 单条 192GB 容量已经突破了传统移动端内存上限，10 纳米级（1c）工艺大幅提升存储密度，降低单位容量成本。同时，先进制程有效减少漏电流，进一步优化功耗。该工艺技术早已完成验证：2024 年，SK 海力士已宣布成功开发全球首款第六代 10 纳米级 DDR5 DRAM。据当时官方信息，SK 海力士在高性能 1b 工艺平台基础上，高效开发出 1c 工艺，通过新材料应用与 EUV 工艺优化保障成本竞争力，能效提升可帮助数据中心节省 30% 以上电费。
SK 海力士技术团队认为，1c 工艺不仅可减少先进工艺开发中的试错成本，还能高效继承其 1b 工艺在高性能 DRAM 领域的既有优势。SK 海力士 DRAM 开发担当副社长金锺焕当时表示：“1c 工艺技术兼备最高性能和成本竞争力，公司将其应用于新一代 HBM、LPDDR6、GDDR7 等最先进 DRAM 主力产品群，为客户提供差异化价值。未来公司也将坚守 DRAM 市场领导力，巩固作为 AI 存储解决方案最受信赖企业的地位。”
SOCAMM2 另一大创新在于模块设计，实现 192GB 容量与 “薄型可扩展” 架构的融合。传统 RDIMM 通过在内存控制器与 DRAM 芯片之间增加寄存器（Register）或时钟缓冲器（Buffer）提升稳定性，多用于通用服务器与工作站。而 SOCAMM2 是专为 AI 数据中心与高性能计算设计的新型内存模块标准，由 NVIDIA 主导定义，联合美光、三星、SK 海力士等存储厂商共同推进。
SOCAMM2 结合了 LPDDR 技术优势与模块化、可插拔设计，可提供更高带宽、更佳能效和更灵活的系统集成，助力 AI 服务器实现更高效率与可扩展性。该方案提供可更换的模块化内存形态，同时兼顾 LPDDR 能效优势与传统内存模块的可维护性。
与传统板载焊接 LPDDR 方案不同，SOCAMM2 允许 AI 服务器在不修改主板的情况下，通过升级或更换模块扩展内存容量与性能，简化服务器生命周期管理与日常维护。通过降低内存运维复杂度与系统中断风险，SOCAMM2 有助于减少服务器停机时间，延长现有平台使用寿命，让 LPDDR 级高能效进入紧凑模块化形态，更好地适配持续演进的 AI 负载。
目前，三星、SK 海力士、美光均在积极布局 SOCAMM2。三星方面正扩大与全球 AI 厂商的合作，加速基于 LPDDR 的服务器解决方案普及，以应对服务器市场日益增长的低功耗内存需求。三星尤其与 NVIDIA 紧密协作，通过持续技术优化，使 SOCAMM2 更好适配 NVIDIA 加速计算基础设施，满足下一代推理平台对高响应速度与高能效的要求。
美光方面，根据其官方发布，美光 SOCAMM2 是较早采用 LPDDR5X 的数据中心级模块化产品。2026 年 3 月 3 日，美光宣布向客户送样业界容量最高的 LPDRAM 模块 ——256GB SOCAMM2，容量较此前 192GB 规格提升三分之一，可为单颗 8 通道 CPU提供 2TB LPDRAM，支撑更大上下文窗口与复杂推理负载。相较同级别 RDIMM，美光 SOCAMM2 功耗仅约其三分之一，占用空间更小，可提升机架密度并降低总体拥有成本（TCO）。在统一内存架构下，用于 KV 缓存卸载时，256GB SOCAMMM2 可将长上下文实时 LLM 推理的首 token 时延提升 2.3 倍以上。
AI 服务器低功耗 DRAM 的发展趋势
将移动端 LPDDR 技术迁移至服务器环境，并非简单移植，而是需要克服一系列严苛挑战。SK 海力士通过系统性方案创新，才最终实现 SOCAMM2 量产。其中最突出的是翘曲控制问题：SOCAMM2 采用多芯片堆叠（MCP）封装，硅、PCB、封装树脂等不同材料热膨胀系数差异较大，高温焊接时易出现翘曲变形，直接影响良率与长期可靠性。此外，在信号完整性方面，9.6Gbps~10.7Gbps 的高速传输会加剧信号衰减与串扰，压缩式连接器的接触稳定性也成为关键技术难点。SOCAMM2 的量产，只是 AI 服务器低功耗 DRAM 发展的起点，未来该领域将呈现清晰的技术演进趋势。容量与带宽竞争已全面展开：美光已推出 256GB SOCAMM2，容量较 SK 海力士当前量产产品提升 33%；同时 LPDDR6 技术加速成熟，传输速率预计可达 14.4Gbps，相较 LPDDR5X 提升约 50%。
除技术竞争外，市场影响也已显现。市场研究机构 Counterpoint Research 曾在报告中指出，英伟达在 AI 服务器中采用智能手机领域低功耗内存的做法，或推动服务器内存价格在 2026 年底前大幅上涨。这一趋势已逐步兑现：目前大量 LPDDR5X 产能向 AI 领域倾斜，已对智能手机端内存供应造成明显影响。
结语
总而言之，SK 海力士 192GB SOCAMM2 的量产，本质上反映了 AI 基础设施建设思路的转变 —— 从单纯追求算力密度，转向算力与能效的平衡优化。未来，低功耗内存将与 HBM 形成互补格局：HBM 聚焦极致带宽的 AI 训练场景，SOCAMM2 则主导高能效比的推理市场，二者共同构建大模型时代的内存基石，推动 AI 技术更广泛地融入产业与日常生活。作者:时尚
