SOCAMM内存，要火

据悉，下一代低功耗内存模块“SOCAMM”市场全面开启，英伟达计划今年为其 AI 产品部署 60~80 万个 SOCAMM 内存模块。

该产品被称为“第二代 HBM”。随着 SOCAMM 在 AI 服务器和 PC 中的应用不断增长，SOCAMM 的大规模出货预计将对内存和 PCB 电路板市场产生积极影响。

知情人士表示，“英伟达正在与内存和电路板行业分享 SOCAMM 的部署量（60~80 万片），该模块将应用于其 AI 产品。”“内存和 PCB 电路板行业都在为订单和供货做准备。”

SOCAMM 是一种专注于低功耗的 DRAM 内存模块。这也是 NVIDIA 正在推广的自有标准产品，通过捆绑 LPDDR DRAM 来加强 AI 运算。与现有的笔记本电脑 DRAM 模块（LPCAMM）相比，其 I/O 速度提升，数据传输速度加快，且结构紧凑，更易于更换和扩展。

与美光此前生产的服务器 DDR 模块“RDIMM”相比，SOCAMM 的尺寸和功耗减少了三分之一，带宽增加了 2.5 倍。NVIDIA 计划将 SOCAMM 率先应用于其 AI 服务器产品和 AI PC（工作站）产品。

首批搭载 SOCAMM 内存的产品是最新的 GB300 Blackwell 平台，这已经暗示了英伟达打算为其众多 AI 产品转向新型内存的意图。

值得一提的是，英伟达今年 5 月在“GTC 2025”上发布的个人 AI 超级计算机“DGX Spark”也采用了 SOCAMM 模块，因此其需求预计还会扩展到 PC 市场。

尽管最高 80 万的目标远低于其内存合作伙伴今年的 HBM 出货量，但预计其规模明年将开始扩大，尤其是在 SOCAMM 2 内存上市之后。

目前美光是英伟达 SOCAMM 模块的唯一制造商，而三星和 SK 海力士据称也正在与英伟达接洽，希望为其生产 SOCAMM 模块。

预计SOCAMM的出现将在整个半导体行业产生连锁反应，影响到三星电子、SK海力士等内存厂商，以及Simmtech和TLB等基板公司。

目前，SOCAMM内存技术适用于需要高性能内存支持的场景，如AI计算、高性能计算、数据中心等。由于其可拆卸升级的特点，SOCAMM内存技术还适用于需要频繁更新硬件设备的领域，如游戏、图形设计、虚拟现实等。

在算力需求指数级增长的今天，存储技术正经历着从"被动容器"到"主动参与者"的范式转变。SOCAMM的诞生，标志着内存模块首次实现了对计算需求的动态响应能力。其同步架构通过统一时钟信号实现数据传输的精准编排，将带宽提升至传统DDR5的2.5倍，而适应性调节机制则让模块在低负载时自动进入节能模式，功耗仅为同类产品的三分之一。这种"智能节流"特性，使得SOCAMM在AI训练场景中能根据模型复杂度实时调整资源分配，避免了传统内存"大马拉小车"的效率损耗。

因此，SOCAMM的市场需求将持续增长，特别是在B2B服务器市场和快速发展的终端设备AI领域。

尽管SOCAMM的发展前景广阔，但仍面临一些挑战。

例如，随着半导体行业的快速发展，市场上存在多种不同的内存技术和标准。

SOCAMM作为新一代内存技术，需要与其他硬件和软件系统保持良好的兼容性，以确保其能够顺利应用于各种设备和场景中。

然而，市场碎片化可能导致不同技术标准之间的兼容性挑战，增加了SOCAMM推广和应用的难度。此外，内存技术的标准化是推动其广泛应用的关键。

目前，SOCAMM正处于技术奇点与商业博弈的叠加态。

尽管JEDEC已推动LPCAMM2成为开放标准，但SOCAMM的私有属性使其在生态适配上处于被动。英伟达需投入大量资源说服第三方厂商（如AMD、英特尔）加入其技术联盟，否则SOCAMM将长期局限于自家GPU生态。这种“封闭性代价”在AI芯片领域尤为明显——例如，Meta等超大规模云计算厂商倾向于采用兼容性更强的CXL或HBM方案，而非绑定单一供应商的SOCAMM。若英伟达无法在2027年前完成生态闭环，可能错失AI硬件迭代的黄金窗口期。

SOCAMM的颠覆性不仅在于技术参数，更在于其揭示了AI时代硬件创新的深层逻辑：性能突破必须与生态控制力同步推进。然而，英伟达的“标准突围”之路注定充满荆棘——既有传统势力的反制，也有技术落地的现实阻力。若SOCAMM能克服量产难关并构建开放生态，它或将成为AI硬件史上的里程碑；反之，则可能沦为又一个“技术乌托邦”的注脚。