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      SOCAMM2,引爆內存圈

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      過去三年,HBM始終占據半導體行業的核心賽道熱度榜首;邁入2026年,SOCAMM2的產業化進程與市場熱度同步飆升,增速大幅超出行業預期,即便處于產能爬坡關鍵期的HBM4,也難掩其鋒芒。

      那么,何為SOCAMM2?它在存儲芯片領域具體承擔哪些角色?

      01
      SOCAMM,為何被重視?

      SOCAMM,全稱Small Outline Compression Attached Memory Module,是一種由英偉達主導,與三星、SK海力士、美光等公司合作開發的面向AI服務器與PC的模塊化內存標準。它基于LPDDR5X DRAM顆粒,外形尺寸為90mm×14mm,采用128bit位寬,單模塊容量可達128GB,支持8533 MT/s。該標準于2025年進入公眾視野。

      SOCAMM被業內重視,源于HBM的供應緊張態勢。

      2025年初,HBM的需求呈現井噴式增長,HBM3芯片現貨價較2024年初暴漲300%,單臺AI服務器的DRAM用量是傳統服務器的8倍。存儲巨頭三星電子、SK海力士和美光科技也在2025年紛紛宣布,其2026年的HBM產能已被客戶預訂一空。

      而HBM的需求激增,主要源于AI算力需求的爆發式增長,尤其是大模型訓練和推理對高帶寬內存的依賴度持續提升。在此背景下SOCAMM的橫空出世,恰好填補了這一市場缺口。

      那么SOCAMM與HBM又有哪些區別?

      HBM是專為GPU/NPU等計算核心定制的近存式高帶寬DRAM,核心是通過3D垂直堆疊+硅通孔(TSV)+2.5D硅中介層的極致封裝,打破傳統內存的帶寬瓶頸。其技術定位為計算核心的“貼身緩存”,完全為極致帶寬、極低延遲設計,是AI訓練、超算等“帶寬饑渴型”場景的剛需。



      從帶寬與容量層面,HBM以帶寬為核心優勢,容量居于次要地位;SOCAMM帶寬低于HBM,總容量表現則更為突出。

      在成本層面,HBM依賴TSV、混合鍵合、2.5D封裝等尖端工藝,成本高、技術壁壘高;SOCAMM依托成熟LPDDR供應鏈,封裝工藝簡化,成本優勢顯著,約為HBM的四分之一。

      在功耗與散熱維度層面,HBM單位帶寬能效高,但總功耗偏大;SOCAMM整體功耗處于低位。

      在集成方式層面,HBM與GPU共封裝為一體,容量出廠即固定,后期無法擴容,更換成本極高;SOCAMM采用類似“內存插卡”的設計,可隨時更換、擴容,支持在線升級。

      基于上述差異不難判斷,HBM與SOCAMM并非競爭關系,而是分工互補HBM在GPU側承擔核心計算的即時數據吞吐,為張量計算、矩陣運算提供極限帶寬,保障訓練與推理的核心算力穩定輸出;SOCAMM則在CPU側負責大規模數據緩存、長上下文存儲與系統主存,支撐模型參數加載、數據預處理與多任務調度,補足HBM在容量與彈性上的短板。

      SOCAMM技術從設計之初就定位清晰,是專為AI PC、AI服務器等場景打造的高帶寬、低功耗內存解決方案。其目標在于實現接近HBM內存的性能表現,同時將成本控制在更具競爭力的水平。

      02
      最大金主,押寶SOCAMM2

      去年中旬,市場消息稱英偉達計劃在當年生產約60萬至80萬塊SOCAMM內存。此次新內存的增產將用于英偉達的AI產品堆棧。首批搭載SOCAMM內存的產品之一是最新的GB300 Blackwell平臺,這已經暗示了英偉達打算為其眾多AI產品過渡到新的內存規格。雖然80萬片的目標產量遠低于英偉達內存合作伙伴在2025年向英偉達交付的HBM內存數量,但2026年這一規模將開始擴大,尤其是在SOCAMM2內存上市之后。

      去年3月,美光明確表示已向客戶交付基于LPDDR5X的SOCAMM模塊,其快速響應能力不僅體現了技術儲備的深厚,更反映出對英偉達戰略的緊密配合。雖然英偉達最先選擇了美光作為其首個SOCAMM供應商,但三星正積極與主要AI客戶協商樣品測試。同時,SK海力士也在積極推動SOCAMM的商業化和推廣。

      隨后在去年9月,英偉達做出了一項果斷決策,宣布暫停推廣第一代SOCAMM內存模塊,并將研發資源全面轉向新一代的SOCAMM2。于是三星、SK海力士、美光等存儲龍頭聞風而動,即刻調轉方向,全力加快SOCAMM2的技術與產品布局。



      從技術層面看,SOCAMM2在硬件架構上延續了SOCAMM1的694個輸入/輸出(I/O)端口設計,這一穩定的底層架構為其性能升級奠定了基礎。值得關注的是,SOCAMM2的數據傳輸速度大幅躍升至9,600MT/s,相較于SOCAMM1的8,533MT/s,實現了約12.5%的顯著提升。這一速率提升意味著在相同時間內,SOCAMM2能夠傳輸更多的數據,為AI服務器的高速運算提供了更強大的數據吞吐能力。

      更具前瞻性的是,SOCAMM2極有可能支持下一代低功耗內存LPDDR6。作為LPDDR5X的繼任者,LPDDR6在諸多關鍵性能指標上實現了質的飛躍。

      在SOCAMM2的競賽中,美光和SK海力士跑在前列。



      今年3月初,美光宣布已正式向客戶出貨業界最高容量的256GB SOCAMM2低功耗內存,這款產品采用業界首款單片32Gb LPDDR5X芯片打造。隨后在剛剛過去的4月20日,SK海力士宣布已啟動192GB SOCAMM2的大規模量產。這是一款專為英偉達Vera Rubin平臺量身打造的下一代內存模組。

      此次量產的192GB SOCAMM2,核心采用SK海力士1cnm工藝(第六代10nm級別工藝)制造的DRAM芯片。在核心性能層面,這款全新的192GB SOCAMM2實現了對傳統服務器內存的全面超越。相較于數據中心廣泛使用的傳統RDIMM(寄存式雙列直插內存模塊),該新品不僅帶寬實現翻倍增長,功耗效率更提升了75%以上,為AI場景下的高性能運算提供了深度優化的解決方案。SK海力士方面強調,該產品正是針對當前AI大模型發展的核心痛點打造,能夠從根本上解決數千億參數大語言模型(LLM)在訓練與推理過程中遭遇的內存瓶頸問題,進而對大幅提升AI系統整體處理速度起到關鍵作用。

      三星暫未有SOCAMM2量產的消息傳出,不過三星稱已解決翹曲(warpage)問題,這是SOCAMM2量產前的主要障礙。報道稱,三星通過應用自研下一代低溫焊料(LTS)技術解決了該問題。

      關于SOCAMM2的大規模量產時間,上述廠商多指向2026年。據悉,英偉達向DRAM供應商提出的2026年SOCAMM2需求約為200億Gb,其中三星承接了其中的100億Gb,相當于8.3億顆24Gb LPDDR DRAM芯片,預計每個月要以3至4萬晶圓的產能才能滿足,約占三星5%的整體DRAM產能。另外剩下的部分SOCAMM2需求,SK海力士將拿到60至70億Gb的訂單,剩余的則歸美光。

      這家國產存儲公司,已下場做SOCAMM2

      去年9月,江波龍在2025ODCC開放數據中心大會上正式發布了基于LPDDR5 (x) DRAM Die的創新型企業級內存模組產品SOCAMM2,提供64~256GB的單條容量和8533MT/s的傳輸速率。

      江波龍表示SOCAMM2基于LPDDR5/5x顆粒和CAMM模塊化設計,采用4-N-4 HDI超高密度互連疊層結構;其相較LPCAMM2去除了頂部凸出的梯形結構,進一步降低了整體高度,更適合服務器的安裝環境和液體冷卻系統。

      SOCAMM2相較DDR5 RDIMM速率提升約33%、面積占用減少約70%、功耗降低約67.5%,同容量帶寬達標準RDIMM的2.5倍,主要面向HPC高性能計算、通用服務器、AI集群服務器、AI訓練/推理、智能輔助駕駛和工業邊緣網關等應用場景。

      03
      為什么火的是SOCAMM2?

      其實在2025年、2026年,橫空出世的存儲技術并不止SOCAMM,還有MRDIMM、CAMM2、HBF等,但是吸引了市場更多關注度的似乎只有HBF和SOCAMM。

      究其原因,SOCAMM的爆火,實則是踩中了時代的三個“爽點”。

      第一點,當前AI行業已從“訓練階段的技術競賽”,逐步轉向“推理階段的規模化落地”,但Transformer架構存在一個核心短板——KV緩存會隨上下文長度線性膨脹,導致傳統DDR5內存帶寬不足,進而拉長首Token生成時間,大幅降低服務器并發處理能力。SOCAMM2的出場,直擊這一痛點,這對于追求性價比與運營效率的云服務商而言,這一提升直接轉化為顯著的成本節約與性能優化。

      第二點,上文提到SOCAMM相較于HBM的部分優勢使其實現了性能與成本的最優平衡。

      第三點,也是極為重要的一點。傳統的RDIMM內存是垂直插拔的,又占空間又擋風道,碰上現在流行的4U/8U高密度服務器和液冷技術,可謂“八字不合”。要知道在當前的AI服務器領域,液冷技術可是關鍵詞之一。SOCAMM采用水平壓縮連接方式,與PCB板緊密貼合,不僅使散熱效率提升,還支持熱插拔與在線擴容,運維成本直接降低,從而使其完美適配高密度數據中心的空間利用與散熱需求,成為數據中心架構升級的核心適配方案。

      從美光、SK海力士的量產競速,到三星的技術攻堅,再到江波龍等國產廠商的強勢入局,SOCAMM2的賽道上,已經集結了全球存儲產業的核心力量。2026年,SOCAMM2的產能爬坡與商業化落地,將成為觀測AI存儲產業變革的關鍵窗口。當技術迭代的齒輪持續轉動,一個由HBM與SOCAMM2共同支撐的全新內存生態,正悄然重塑著AI時代的算力底座。

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