AI 晶片巨頭輝達 (NVDA-US) 傳出正悄悄調整下一代旗艦晶片的設計藍圖。據了解，該公司近期針對新一代 Rubin Ultra GPU 測試多款「縮水版」配置，部分方案的高頻寬記憶體（HBM）容量已不如當初規劃，凸顯這波 AI 熱潮帶動的晶片需求，正反過來讓晶片大廠自己也陷入記憶體不夠用的窘境。
知情人士透露，過去數週輝達已測試至少三種 HBM 規格經過下修的 Rubin Ultra 版本。回顧去年輝達年度開發者大會，執行長黃仁勳親自揭曉 Rubin Ultra 時曾誇下海口，強調每顆晶片將搭載高達 1TB 的 HBM4e 記憶體，透過 16 組堆疊架構打造前所未有的運算效能。
不過，市場調查機構 TrendForce 指出，輝達近期已跳脫原先規劃的 12 層 HBM4e 單一路線，另外拉出 8 層 HBM4e、12 層 HBM4、8 層 HBM4 等三套備案同步評估，目前尚未定案最終規格會落在哪個版本。
TrendForce 分析，這波規格重新評估背後有兩大推手。首先，市場普遍預期 2027 年整體 DRAM 產業將面臨供給緊張，屆時可投入 HBM 生產的晶圓產能勢必被壓縮；其次，12 層 HBM4e 目前仍在測試驗證階段，未來量產後的良率能否達標，仍是一大未知數。
除了 HBM 之外，記憶體吃緊的警訊也蔓延到其他產品線。TrendForce 透露，由於 LPDDR5X 晶片缺貨狀況預料將延燒至 2027 年，輝達已拍板將 Vera Rubin 超級晶片模組所搭載的 SOCAMM 記憶體模組容量直接砍半。
業界人士點出這起事件最諷刺之處：正是輝達自家 AI 晶片賣得太好，才把整個產業的記憶體需求推向高峰、加劇供應吃緊，如今這股缺貨壓力竟回頭反噬輝達本身，使公司不得不修改記憶體配置因應。
記憶體荒的效應並非輝達獨自面對。TrendForce 指出，包括多家大型雲端服務業者在內，也正評估將旗下自研 AI 專用晶片的 HBM 容量向下調整。
該機構同時預估，儘管 2027 年全球 HBM 出貨總位元數可望較前一年成長 50% 至 60%，但即便如此仍難以填補市場的實際需求缺口。
在供不應求的格局下，TrendForce 研判，HBM 供應商在 2027 年全年將持續握有定價主導權，反觀下游的 AI 晶片廠商，勢必得同時承受「拿不到貨」與「成本墊高」的雙重夾擊。
省下的記憶體錢 轉戰光互聯技術
記憶體降規對終端用戶而言並非全無影響。分析認為，記憶體容量縮水恐波及晶片實際運算效能，若企業採用這些降規版本來訓練或運行大型 AI 模型，恐怕得比原先計畫添購更多顆 GPU，才能補足效能缺口。
半導體研究機構 SemiAnalysis 分析指出，輝達從 HBM 記憶體上省下來的成本，很可能轉而挹注到交換器與光互聯元件等領域，透過分層式儲存架構搭配光互聯技術，設法緩解 HBM 價格居高不下、供貨緊繃帶來的衝擊。
這樣的策略也呼應了黃仁勳先前的公開說法，供應鏈一旦卡關，雖然會讓上游供應商坐擁議價優勢，但同時也會逼著企業端拿出創新技術方案，設法突圍。
儘管輝達可望藉由拉高 GPU 運算能力、優化互聯頻寬等方式，部分彌補記憶體降規帶來的效能損失，但業界普遍認為，整體系統建置成本與叢集架設的複雜程度恐怕只會有增無減。
對微軟 (MSFT-US) 、Meta(META-US) 、亞馬遜 (AMZN-US) 、Google(GOOGL-US) 等持續砸重金加碼 AI 基礎建設的雲端巨頭而言，這也代表未來資料中心的興建成本，恐怕還有進一步上修的空間。
