英伟达暂停初代SOCAMM内存项目 重构AI服务器内存市场！当HBM（高带宽内存）价格飙升至每GB 10美元，AI服务器厂商纷纷表示难以承受时，英伟达突然暂停了初代SOCAMM内存项目。该项目原计划年部署80万个模块，但经过两次搁置后，转而全力开发SOCAMM2。这不是技术失败，而是更深层次的策略：用14.3TB/s的带宽、比DDR5低三分之一的功耗，以及“非板载可更换”的灵活性，在HBM垄断的AI内存市场开辟一条“平民化”赛道。HBM负责“极限性能”，SOCAMM2负责“大规模普及”，英伟达正通过这两种内存方案重新平衡AI服务器的成本与性能。

很多人误以为SOCAMM2是HBM的廉价替代品，实际上两者关系类似于显卡的“独立显存”与“系统内存”。HBM通过3D堆叠与GPU封装，解决AI训练时“万亿参数瞬间调用”的极致性能需求，如GB300 GPU的HBM带宽可达30TB/s；而SOCAMM2则通过LPDDR5X/LPDDR6与CAMM模组的组合，解决“内存灵活扩展”问题，单模块支持最高18TB容量，且可像插U盘一样独立更换，无需拆主板。这种分工直击AI服务器的核心矛盾：当前HBM产能被三星、SK海力士垄断，预计2025年全球HBM总产能仅1.2亿GB，不足以满足10万台高端AI服务器的需求；而DDR5虽便宜，但因带宽不足（单通道最高102GB/s），在大模型推理时频繁拖慢GPU。SOCAMM2的出现正好填补了这一缺口：带宽接近HBM，成本却只有HBM的五分之一，功耗也更低。英伟达文档显示，Vera Rubin平台的CPU将优先搭载SOCAMM2，让AI服务器既能用HBM跑训练，又能用SOCAMM2扩展“数据缓存池”，实现“性能不妥协，成本可承受”。

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