AI能耗告急，低功耗内存成巨头破局关键

AI应用的爆发式增长，不仅带动算力需求飙升，也让其背后的巨大能耗问题日益凸显，成为行业发展的迫切痛点。近日，美国最大电网运营商PJM发布预警，数据中心的快速扩张正持续推高电力消耗，未来十年电网或将面临高达60吉瓦的电力缺口，这一数值相当于60座大型核反应堆的总发电能力，凸显出AI产业发展与电力供应之间的突出矛盾。

能耗压力下，AI数据中心的建设逻辑已从此前的“算力竞赛”加速转向“效能比拼”，各大科技巨头纷纷布局技术优化，通过自研AI加速器、推广数据中心液冷技术、协同可再生能源供电等多种方式，全力提升算力使用效率，破解能耗困局。其中，内存系统的优化被业界普遍视为缓解能耗压力的关键路径，原本应用于移动终端的低功耗内存（LPDDR），正逐步走进AI数据中心，成为巨头们提升系统能效的核心抓手。

此前，LPDDR内存主要应用于智能手机、智能手表等对续航高度敏感的移动设备，凭借低功耗优势适配移动场景的核心需求。而随着AI数据中心能耗压力的加剧，这种低功耗特性被科技巨头发掘，逐步应用于AI计算领域，成为破解能耗难题的重要突破口。目前，多家科技巨头已率先布局，将LPDDR内存融入自身AI基础设施建设。

微软近期正式推出面向数据中心的LPDDR5X内存系统解决方案，依托该产品高带宽、低功耗的核心特性，为云端AI推理及部分训练负载提供支撑，进一步优化数据中心的整体能效表现。Meta则在其自研的第二代AI运算芯片MTIA V2中，明确配置了LPDDR5/5X内存，目前该芯片已成功部署于其数据中心，有效降低了单位计算能耗，实现了效能提升。

某科技公司资深战略总监解读称，为适配AI数据中心的高强度需求，科技企业正着力构建一套平衡性能、功耗与成本的完整内存与存储层级架构。这套架构融合了端侧计算与大规模云计算的分布式模式，可针对各类AI工作负载提供高效解决方案，高密度DDR5模块与LPDDR5X均是其中的关键组成部分，且形成了清晰的战略分工。

具体而言，DDR5承担着“核心容量池”的角色，其在性能、容量与成本之间的出色平衡，使其仍是承载海量模型参数的主流选择，能够为大规模并发推理提供稳定的带宽支撑。以国内厂商长鑫存储为例，其推出的DDR5产品最高速率达8000Mbps，较行业主流的6400Mbps提升25%，有效缓解了AI计算中的数据瓶颈。

LPDDR5X则定位为“能效破局者”，依托天生的低电压特性，在能效方面具备不可替代的优势。据测算，在百万台服务器规模的部署中，仅采用LPDDR5X一项，每年即可实现数亿美元的电费节约。长鑫存储的LPDDR5X产品表现尤为突出，最高速率可达10667Mbps，功耗较上一代降低30%，实现了高能效与高性能的双重提升。

该战略总监进一步补充，LPDDR能够突破移动设备领域，进军AI数据中心，不仅得益于其出色的能效表现，更离不开其背后成熟庞大的商业生态。每年数十亿颗智能手机的出货量，让LPDDR产业链形成了显著的规模效应，具备突出的“每GB成本”优势。对于规模化AI服务而言，“每笔推理成本”与“每焦耳带宽”是核心竞争力，LPDDR的成本优势恰好契合这一需求。

此外，LPDDR5X的高带宽与低延迟特性，精准匹配了AI推理任务（如内容推荐、自动驾驶）突发且多变的算力需求，能够稳定支撑7×24小时不间断运行的严苛场景。业内人士表示，随着AI模型规模与复杂度的指数级增长，单纯依靠增加算力的边际效益持续下滑，能耗攀升、成本压力及运维复杂度已成为行业必须应对的挑战。

当前，科技巨头在规划新一代数据中心时，已彻底转变思路，从过去“追求绝对算力”转向“为场景寻找最优技术组合”。低功耗内存跳出传统移动端、跻身AI数据中心核心应用，正是这一转变的生动体现，也标志着以GPU为代表的计算核心、以内存为代表的存储方案的协同优化，正深刻重塑AI算力的发展形态。