2026-09-25 · 来源：{'name': '虎嗅·中继', 'url': 'https://www.huxiu.com/article/4893989.html'}
顶级AI芯片常因内存带宽跑不满效率，算力增速远超内存，瓶颈正沿产业链下移至手机。
一部iPhone多出来的约800元，只是这条产业链的最下游。来源报道沿价格链向上追溯：内存、HBM，直至单价数万美元、被各家争抢的顶级AI芯片。华为、小米、荣耀、OPPO、vivo近期的手机涨价，被视作同一条供应链的压力在消费端留下的痕迹。
问题的核心是所谓“内存墙（Memory Wall）”。这些数万美元的芯片买回去后有时并不能发挥最大能效——不是算力不够，而是缺内存导致数据搬运跟不上。AI模型运行时，大量参数和中间数据存放在内存系统中，计算芯片不断读取数据送进计算单元，算完再写回。当计算单元早已算完、下一批数据还没到，效率便被卡住。作者打了个比方：厨师切菜极快，但食材放在地下冷库，电梯一次只能送一小盘，厨师再快也得等电梯——电梯就是带宽。文中强调，这里缺的是内存系统的容量与带宽，而不是训练语料不够。
加州大学伯克利分校研究团队2024年的论文《AI and Memory Wall》给出了量化注脚：过去二十年，服务器峰值算力大约每两年增长3倍，而DRAM带宽同期约增长1.6倍，互连带宽约增长1.4倍；论文认为，在AI应用尤其是推理场景中，内存带宽越来越可能成为主要瓶颈。文中提醒，这些数字描述的是一段历史趋势。对AI加速器而言，HBM因能在高带宽下向计算芯片提供数据而尤为重要。
这篇分析的判断是：2026年上半年所有人都在抢AI芯片，芯片到手后瓶颈却往下走了一层——过去首先要解决“芯片能算多快”，现在还要解决“内存里的数据能否及时送到计算单元”。而这个问题，最终会沿着整条产业链，一路传到消费者手中的手机上。
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