内存芯片产能转向AI，全球RAM短缺波及科学研究
去年随机存取存储器（RAM）芯片供应开始短缺、价格飙升时，电子游戏玩家是最早抱怨此事的一群人。据《自然》报道，现在这场预计将持续到2027年的危机也开始影响一些科学家。
内存芯片的生产已从标准型号转向AI系统所需的超强性能版本。图片来源：SeongJoon Cho
RAM短缺是由人工智能（AI）系统兴起导致的，因为AI催生了对高速存储芯片的巨大需求。2025年，某些类型的RAM价格上涨了3倍，给资源有限、原本就难以获得强大计算工具的实验室带来了困扰。
“科学研究越来越依赖大规模的计算基础设施。”美国东北大学纳米系统创新研究所所长Matteo Rinaldi表示，“而其中许多计算任务都需要巨大的内存容量。”
RAM芯片为正在使用的数据提供短期存储，使计算机处理器能够快速访问所需信息。AI使用的存储芯片比个人电脑中的更为复杂，而激增的需求已促使芯片制造商将大部分产能转向训练AI模型所需的大容量芯片。
随之而来的结果是，标准芯片和个人电脑价格均上涨。美国计算机公司惠普（HP）称，内存如今在电脑制造成本中所占比例已超过1/3，而在几个月前这一比例还仅为约15%。业内专家表示，即便生产重心已转向大容量芯片，这种芯片仍供不应求。制造商可能需要18个月甚至更长时间才能扩大供应。
Rinaldi表示，资金充裕的实验室或许能承担这笔额外成本。但存储芯片和云端计算基础设施的高昂价格很可能会增加现有障碍，使经济欠发达地区的研究人员更难获取AI和其他复杂计算机模型所需的资源。
印度植物病理学家Pravallika Sree Rayanoothala表示，由于资源短缺，她和同事不得不减少研究的作物数量。而他们参与的研究的目标是利用基于大数据集构建的模型，预测农作物的病害风险。为进一步减少购买日益昂贵的云端内存服务，Rayanoothala团队先将数据拆分成若干部分，再分别建模。她说，虽然这样也能完成工作，但会降低数据分析的速度。
Rinaldi表示，即便在资源更充裕的环境中，研究人员也在寻求提高效率的方法。例如，依赖传感器数据的科学家逐渐从使用持续生成数据的传感器转向仅在需要时才激活的传感器。
还有一些人正在仔细研究算法，以寻找降低RAM需求的方法。“过去内存价格非常低廉，因此人们没有动力去节省内存。”英国计算机制造商“树莓派”创始人兼首席执行官Eben Upton说，“现在情况不同了。”
提高计算效率的一种方法是将RAM与能够执行计算的处理器集成在同一芯片上。瑞士苏黎世联邦理工学院研究计算机架构的Onur Mutlu指出，这种被称为“近内存设计”的方法，可以减少机器在执行计算时传输数据的需求——这是当前设计中一个效率低下的问题，进而增加了对内存的需求。
Mutlu和同事的研究表明，将近内存设计与改进的算法相结合，可以提高基因组分析的效率，并减少该过程所需的能源和硬件消耗。但他表示，这些方法的广泛采用可能面临挑战，因为这需要制造商进行大规模投资。
尽管如此，Rinaldi认为，“RAM供不应求或许正是某些人需要的推动力。“供应短缺确实会造成混乱，但也能加速设计更高效内存模型的进程，并为科研界创造更多机会。”
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