AI記憶體大戰：DRAM飆漲7倍，快取管理成企業生死關鍵

談到AI基礎設施成本，大家都盯著NVIDIA的GPU。但真正在過去一年飆漲7倍的，其實是記憶體晶片。

被忽視的記憶體革命

當超大規模業者準備投入數十億美元建設新資料中心時，DRAM晶片價格在一年內暴漲約7倍。同時，如何編排這些記憶體，確保正確的資料在正確的時間送達正確的代理程式，正成為一門新的學問。

掌握這項技術的公司，將能用更少的令牌完成相同查詢——這可能是倒閉與生存的差別。

半導體分析師Dan O'Laughlin與Weka首席AI官Val Bercovici的對談揭示了一個關鍵趨勢：Anthropic的提示快取定價頁面變化，完美詮釋了這個領域的複雜性。

六七個月前，這個頁面非常簡單——「使用快取，更便宜」。現在它變成了一本百科全書，詳細說明該預購多少次快取寫入。你可以選擇5分鐘層級或1小時層級，沒有更長的選項。

快取經濟學的精密計算

Claude讓你選擇快取保存時間：付費5分鐘視窗，或付更多錢換1小時視窗。使用仍在快取中的資料便宜得多，管理得當能省下大筆費用。

但有個陷阱：每添加新資料到查詢中，可能就會把其他東西擠出快取視窗。這很複雜，但結論很簡單：AI模型的記憶體管理將是AI未來的重要組成部分。做得好的公司將脫穎而出。

像TensorMesh這樣的新創公司正在快取優化這個新領域尋求突破。機會存在於堆疊的各個層面：從資料中心如何使用不同類型記憶體（DRAM vs HBM），到終端用戶如何架構模型群以利用共享快取。

亞洲視角：台積電與記憶體生態

從華人世界的角度看，這個趨勢特別值得關注。台積電在先進製程的領導地位，可能讓它在AI記憶體晶片製造中佔據優勢。而聯發科、瑞昱等IC設計公司，也可能在記憶體控制器和優化晶片領域找到新機會。

中國大陸的長江存儲、合肥長鑫等記憶體廠商，面對這波AI需求激增，既是機遇也是挑戰。地緣政治限制下，如何在技術自主與市場競爭間找到平衡，將考驗這些企業的策略智慧。

成本下降的連鎖效應

隨著企業在記憶體編排技術上日益精進，它們將使用更少令牌，推論成本將下降。同時，模型處理每個令牌的效率也在提升，進一步壓低成本。

當伺服器成本下降，許多目前看似不可行的應用將開始邊際獲利。這可能催生全新的AI應用生態。