徽声在线8月7日讯（编辑 王晓）近日有消息传出，英伟达正在对多种版本的Rubin Ultra GPU展开测试工作，其中部分备选版本的HBM内存容量相较于原计划有所降低。这一举措主要是为了应对当前供应链面临的瓶颈问题，同时也从侧面反映出由于AI需求呈现出爆发式增长，导致高端内存出现严重紧缺的状况，而数据中心建设所承受的压力也将持续向下游环节传导。

据相关知情人士透露，在过去的几周时间里，英伟达至少对三款HBM规格有所下调的Rubin Ultra GPU进行了测试。

在2025年英伟达年度开发者大会上，英伟达首席执行官黄仁勋首次发布Rubin Ultra时曾明确表示，每一块GPU都将配备1TB的HBM4e内存，并且这些内存会分布在16个内存堆栈之上。

半导体产业研究机构TrendForce指出，近期，英伟达除了最初规划的12层HBM4e配置方案外，又新增评估了8层HBM4e、12层HBM4以及8层HBM4这三套备选方案。不过，该机构也强调，产品最终的规格目前尚未确定。

该机构分析认为，此次英伟达进行规格调整测试主要是受到两方面因素的影响。其一，预计到2027年，全行业的DRAM将会出现紧缺的情况，这将进一步压缩可用于生产HBM的晶圆产能；其二，12层HBM4e的测试验收进度以及量产时的成品合格率目前还存在一定的不确定性。

与此同时，该机构还表示，鉴于LPDDR5X内存芯片的供给短缺情况预计会一直延续到2027年，英伟达已经做出决定，将Vera Rubin超级芯片模组的SOCAMM内存模组容量减半。

业内人士指出，当前这一局面具有其独特之处。英伟达AI芯片的旺盛需求使得内存消耗大幅增加，进而加剧了内存供应的紧张程度，而英伟达自身也深受这份紧缺的困扰，不得不选择调整内存方案。

实际上，其他AI硬件厂商也都在根据内存的供给情况对自身的内存配置进行调整。

TrendForce表示，目前有多家云服务供应商正在考虑下调下一代自研AI专用芯片的HBM容量。

该机构预测，到2027年，HBM总比特出货量同比将会增长50% - 60%，但即便如此，这一增长幅度仍然无法满足市场的需求。

基于以上情况，TrendForce认为，在2027全年，HBM供应商都将保有产品的定价权，而AI芯片厂商则将同时面临供货不足以及成本上行的双重压力。

压力向下游传导

降低内存容量可能会对GPU的性能产生一定影响，而对于那些需要运行大型AI模型的公司来说，如果使用这些降配内存版本的GPU，可能就需要部署比原计划更多的GPU数量。

半导体行业分析机构SemiAnalysis指出，英伟达从HBM内存方面节约下来的硬件开支，将会转而投入到交换机与光互联组件的研发和采购中。

SemiAnalysis认为，英伟达正在借助分层存储和光互联技术，来缓解HBM内存价格高、供货紧张所带来的压力。这也与黄仁勋此前的观点相契合，即当供应链出现瓶颈时，虽然会让上游供应商掌握议价优势，但同时也会促使企业拿出新的技术方案来化解这类难题。

然而，业内人士也指出，尽管英伟达可以通过提升GPU算力、优化互联带宽等手段，在一定程度上抵消内存下调所带来的性能损耗，但从整体来看，系统的部署成本以及集群搭建的复杂度都将会提高。

对于微软、Meta、亚马逊、谷歌这类持续加大AI资本投入的大型云厂商而言，这意味着未来数据中心的建设成本存在进一步上行的压力。

（徽声在线 王晓）