据悉，SOCAMM 内存市场已全面开启，英伟达计划今年为其 AI 产品部署 60 - 80 万个 SOCAMM 内存模块。该产品被称为 “第二代 HBM”，随着其在 AI 服务器和 PC 中的应用不断增加，大规模出货预计将对内存和 PCB 电路板市场产生积极影响。
　　知情人士透露，英伟达正在与内存和电路板行业分享 SOCAMM 的部署量，相关行业都在为订单和供货做准备。首批搭载 SOCAMM 内存的产品是的 GB300 Blackwell 平台，这暗示了英伟达为其众多 AI 产品转向新型内存的意图。此外，英伟达今年 5 月在 “GTC 2025” 上发布的个人 AI 超级计算机 “DGX Spark” 也采用了 SOCAMM 模块，其需求预计还会扩展到 PC 市场。
　　SOCAMM 内存优势显著
　　SOCAMM 是一种专注于低功耗的 DRAM 内存模块，也是 NVIDIA 正在推广的自有标准产品，通过捆绑 LPDDR DRAM 来加强 AI 运算。与现有的笔记本电脑 DRAM 模块（LPCAMM）相比，SOCAMM 的 I/O 速度提升，数据传输速度加快，且结构紧凑，更易于更换和扩展。与美光此前生产的服务器 DDR 模块 “RDIMM” 相比，SOCAMM 的尺寸和功耗减少了三分之一，带宽增加了 2.5 倍。
　　在算力需求指数级增长的当下，存储技术正从 “被动容器” 向 “主动参与者” 转变。SOCAMM 的诞生标志着内存模块首次实现了对计算需求的动态响应能力。其同步架构通过统一时钟信号实现数据传输的精准编排，将带宽提升至传统 DDR5 的 2.5 倍，适应性调节机制则让模块在低负载时自动进入节能模式，功耗仅为同类产品的三分之一。这种 “智能节流” 特性，使得 SOCAMM 在 AI 训练场景中能根据模型复杂度实时调整资源分配，避免了传统内存 “大马拉小车” 的效率损耗。
　　市场影响与厂商动态
　　目前美光是英伟达 SOCAMM 模块的制造商，而三星和 SK 海力士据称也正在与英伟达接洽，希望为其生产 SOCAMM 模块。预计 SOCAMM 的出现将在整个半导体行业产生连锁反应，影响到三星电子、SK 海力士等内存厂商，以及 Simmtech 和 TLB 等基板公司。
　　SOCAMM 内存技术适用于需要高性能内存支持的场景，如 AI 计算、高性能计算、数据中心等。由于其可拆卸升级的特点，还适用于需要频繁更新硬件设备的领域，如游戏、图形设计、虚拟现实等。因此，其市场需求将持续增长，特别是在 B2B 服务器市场和快速发展的终端设备 AI 领域。
　　发展面临挑战
　　尽管 SOCAMM 的发展前景广阔，但仍面临一些挑战。随着半导体行业的快速发展，市场上存在多种不同的内存技术和标准。SOCAMM 作为新一代内存技术，需要与其他硬件和软件系统保持良好的兼容性，以确保其能够顺利应用于各种设备和场景中。然而，市场碎片化可能导致不同技术标准之间的兼容性挑战，增加了 SOCAMM 推广和应用的难度。
　　目前，SOCAMM 正处于技术奇点与商业博弈的叠加态。尽管 JEDEC 已推动 LPCAMM2 成为开放标准，但 SOCAMM 的私有属性使其在生态适配上处于被动。英伟达需投入大量资源说服第三方厂商（如 AMD、英特尔）加入其技术联盟，否则 SOCAMM 将长期局限于自家 GPU 生态。这种 “封闭性代价” 在 AI 芯片领域尤为明显，例如 Meta 等超大规模云计算厂商倾向于采用兼容性更强的 CXL 或 HBM 方案，而非绑定单一供应商的 SOCAMM。若英伟达无法在 2027 年前完成生态闭环，可能错失 AI 硬件迭代的黄金窗口期。
　　SOCAMM 的颠覆性不仅在于技术参数，更在于其揭示了 AI 时代硬件创新的深层逻辑：性能突破必须与生态控制力同步推进。然而，英伟达的 “标准突围” 之路注定充满荆棘，若 SOCAMM 能克服量产难关并构建开放生态，它或将成为 AI 硬件史上的里程碑；反之，则可能沦为又一个 “技术乌托邦” 的注脚。