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内存:DRAM 1b 每平方毫米成本比台积电 N2 高 54%

韩国数据显示,DRAM 1b 晶圆每平方毫米成本为 0.654 美元,台积电 N2 晶圆为 0.424 美元。AI 引发的内存短缺颠覆了通常的价格逻辑。

科技新闻林晓雯发布: 2026年9月25日5 分钟阅读资料来源 2
内存:DRAM 1b 每平方毫米成本比台积电 N2 高 54%

这个反差不符合直觉。DRAM 内存的制造本该比尖端处理器更简单,成本也更低。韩国咨询机构 Kernel Insight 的数据却给出相反的结果。中国网站IT之家转引了这些数据:DRAM 1b 晶圆每平方毫米成本为 0.654 美元,台积电 N2 工艺晶圆为 0.424 美元,差距 54%。

两种技术,两种复杂度

1b 节点指 10 纳米以下的 DRAM 世代,密度约为每平方毫米 0.436 吉比特。这些晶圆用来生产 DDR5 模组。台式机内存条容量从 16 到 64 吉字节,有时做到 128 甚至 512 吉字节。笔记本电脑内存也在其中。服务器端则是 RDIMM 和 LRDIMM 模组,每条最高 256 吉字节,整机内存容量可达 12 太字节。这部分产能中有一部分还为 AI 加速器的堆叠内存提供基础裸片。

台积电 N2 工艺需要双重曝光和 EUV 光刻。理论上,更简单的产品生产成本应该更低。实际发生的却是相反的情况。原因是周期性的:AI 服务器建设带来内存全面短缺。

AI 需求的影响

大型 AI 服务器项目同时消耗高带宽内存和大容量 DDR5 模组,而三大内存厂商的产能扩张落后于需求。SK 海力士负责人公开提醒,AI 产业离开内存无法存在,集团正在加快新一代产能的部署。不过,IT之家援引宏碁董事长的话说,短缺不会持续到 2030 年,但价格还会继续上涨,到 2027 年年中才会缓和。

这种涨价效应波及整条产业链。在意大利,行业观察者指出,AI 推高了芯片成本,账单最终落到企业和消费者身上。

制造更简单的元件可以更贵:当 AI 需求占满产能,价格就不再取决于技术难度,而取决于稀缺程度。

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资料来源

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  1. 01IT之家 : 全球内存短缺 — 1b DRAM 晶圆每平方毫米成本较台积电 N2 溢价 54%ZH
  2. 02CorCom : L'AI fa impennare il costo dei chipIT

本文所有数字与引语均来自下列来源,未添加来源之外的内容。

本内容由编辑部在人工智能辅助下制作完成。

林晓雯

林晓雯

人工智能、模型与技术

林晓雯负责FLASH24的人工智能、模型与技术方向,主要写科技、人工智能与模型、媒体与互联网三个领域。她习惯从论文预印本、开源代码库和厂商技术文档入手,先核对训练数据来源和评测口径,再决定是否落笔。遇到模型跑分,她会自己复现一遍小规模测试,并对照独立第三方榜单,确认数字没有注水。她常联系一线工程师和产品经理,也盯着各大会议截稿日,把不同版本的技术报告放在一起比。业余时间她玩3D打印、折腾老电脑,还关心模型从网络垃圾里学到的偏见问题,这让她对数据清洗格外敏感。她有一条原则:拿不到原始数据的性能宣称,不写。

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