SOCAMM2，引爆內存圈

過去三年，HBM始終占據半導體行業(yè)的核心賽道熱度榜首；邁入2026年，SOCAMM2的產業(yè)化進程與市場熱度同步飆升，增速大幅超出行業(yè)預期，即便處于產能爬坡關鍵期的HBM4，也難掩其鋒芒。

那么，何為SOCAMM2？它在存儲芯片領域具體承擔哪些角色？

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SOCAMM，為何被重視？

SOCAMM，全稱Small Outline Compression Attached Memory Module，是一種由英偉達主導，與三星、SK海力士、美光等公司合作開發(fā)的面向AI服務器與PC的模塊化內存標準。它基于LPDDR5X DRAM顆粒，外形尺寸為90mm×14mm，采用128bit位寬，單模塊容量可達128GB，支持8533 MT/s。該標準于2025年進入公眾視野。

SOCAMM被業(yè)內重視，源于HBM的供應緊張態(tài)勢。

2025年初，HBM的需求呈現井噴式增長，HBM3芯片現貨價較2024年初暴漲300%，單臺AI服務器的DRAM用量是傳統(tǒng)服務器的8倍。存儲巨頭三星電子、SK海力士和美光科技也在2025年紛紛宣布，其2026年的HBM產能已被客戶預訂一空。

而HBM的需求激增，主要源于AI算力需求的爆發(fā)式增長，尤其是大模型訓練和推理對高帶寬內存的依賴度持續(xù)提升。在此背景下SOCAMM的橫空出世，恰好填補了這一市場缺口。

那么SOCAMM與HBM又有哪些區(qū)別？

HBM是專為GPU/NPU等計算核心定制的近存式高帶寬DRAM，核心是通過3D垂直堆疊+硅通孔（TSV）+2.5D硅中介層的極致封裝，打破傳統(tǒng)內存的帶寬瓶頸。其技術定位為計算核心的“貼身緩存”，完全為極致帶寬、極低延遲設計，是AI訓練、超算等“帶寬饑渴型”場景的剛需。

從帶寬與容量層面，HBM以帶寬為核心優(yōu)勢，容量居于次要地位；SOCAMM帶寬低于HBM，總容量表現則更為突出。

在成本層面，HBM依賴TSV、混合鍵合、2.5D封裝等尖端工藝，成本高、技術壁壘高；SOCAMM依托成熟LPDDR供應鏈，封裝工藝簡化，成本優(yōu)勢顯著，約為HBM的四分之一。

在功耗與散熱維度層面，HBM單位帶寬能效高，但總功耗偏大；SOCAMM整體功耗處于低位。

在集成方式層面，HBM與GPU共封裝為一體，容量出廠即固定，后期無法擴容，更換成本極高；SOCAMM采用類似“內存插卡”的設計，可隨時更換、擴容，支持在線升級。

基于上述差異不難判斷，HBM與SOCAMM并非競爭關系，而是分工互補：HBM在GPU側承擔核心計算的即時數據吞吐，為張量計算、矩陣運算提供極限帶寬，保障訓練與推理的核心算力穩(wěn)定輸出；SOCAMM則在CPU側負責大規(guī)模數據緩存、長上下文存儲與系統(tǒng)主存，支撐模型參數加載、數據預處理與多任務調度，補足HBM在容量與彈性上的短板。

SOCAMM技術從設計之初就定位清晰，是專為AI PC、AI服務器等場景打造的高帶寬、低功耗內存解決方案。其目標在于實現接近HBM內存的性能表現，同時將成本控制在更具競爭力的水平。

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最大金主，押寶SOCAMM2

去年中旬，市場消息稱英偉達計劃在當年生產約60萬至80萬塊SOCAMM內存。此次新內存的增產將用于英偉達的AI產品堆棧。首批搭載SOCAMM內存的產品之一是最新的GB300 Blackwell平臺，這已經暗示了英偉達打算為其眾多AI產品過渡到新的內存規(guī)格。雖然80萬片的目標產量遠低于英偉達內存合作伙伴在2025年向英偉達交付的HBM內存數量，但2026年這一規(guī)模將開始擴大，尤其是在SOCAMM2內存上市之后。

去年3月，美光明確表示已向客戶交付基于LPDDR5X的SOCAMM模塊，其快速響應能力不僅體現了技術儲備的深厚，更反映出對英偉達戰(zhàn)略的緊密配合。雖然英偉達最先選擇了美光作為其首個SOCAMM供應商，但三星正積極與主要AI客戶協(xié)商樣品測試。同時，SK海力士也在積極推動SOCAMM的商業(yè)化和推廣。

隨后在去年9月，英偉達做出了一項果斷決策，宣布暫停推廣第一代SOCAMM內存模塊，并將研發(fā)資源全面轉向新一代的SOCAMM2。于是三星、SK海力士、美光等存儲龍頭聞風而動，即刻調轉方向，全力加快SOCAMM2的技術與產品布局。

從技術層面看，SOCAMM2在硬件架構上延續(xù)了SOCAMM1的694個輸入/輸出（I/O）端口設計，這一穩(wěn)定的底層架構為其性能升級奠定了基礎。值得關注的是，SOCAMM2的數據傳輸速度大幅躍升至9,600MT/s，相較于SOCAMM1的8,533MT/s，實現了約12.5%的顯著提升。這一速率提升意味著在相同時間內，SOCAMM2能夠傳輸更多的數據，為AI服務器的高速運算提供了更強大的數據吞吐能力。

更具前瞻性的是，SOCAMM2極有可能支持下一代低功耗內存LPDDR6。作為LPDDR5X的繼任者，LPDDR6在諸多關鍵性能指標上實現了質的飛躍。

在SOCAMM2的競賽中，美光和SK海力士跑在前列。

今年3月初，美光宣布已正式向客戶出貨業(yè)界最高容量的256GB SOCAMM2低功耗內存，這款產品采用業(yè)界首款單片32Gb LPDDR5X芯片打造。隨后在剛剛過去的4月20日，SK海力士宣布已啟動192GB SOCAMM2的大規(guī)模量產。這是一款專為英偉達Vera Rubin平臺量身打造的下一代內存模組。

此次量產的192GB SOCAMM2，核心采用SK海力士1cnm工藝（第六代10nm級別工藝）制造的DRAM芯片。在核心性能層面，這款全新的192GB SOCAMM2實現了對傳統(tǒng)服務器內存的全面超越。相較于數據中心廣泛使用的傳統(tǒng)RDIMM（寄存式雙列直插內存模塊），該新品不僅帶寬實現翻倍增長，功耗效率更提升了75%以上，為AI場景下的高性能運算提供了深度優(yōu)化的解決方案。SK海力士方面強調，該產品正是針對當前AI大模型發(fā)展的核心痛點打造，能夠從根本上解決數千億參數大語言模型（LLM）在訓練與推理過程中遭遇的內存瓶頸問題，進而對大幅提升AI系統(tǒng)整體處理速度起到關鍵作用。

三星暫未有SOCAMM2量產的消息傳出，不過三星稱已解決翹曲（warpage）問題，這是SOCAMM2量產前的主要障礙。報道稱，三星通過應用自研下一代低溫焊料（LTS）技術解決了該問題。

關于SOCAMM2的大規(guī)模量產時間，上述廠商多指向2026年。據悉，英偉達向DRAM供應商提出的2026年SOCAMM2需求約為200億Gb，其中三星承接了其中的100億Gb，相當于8.3億顆24Gb LPDDR DRAM芯片，預計每個月要以3至4萬晶圓的產能才能滿足，約占三星5%的整體DRAM產能。另外剩下的部分SOCAMM2需求，SK海力士將拿到60至70億Gb的訂單，剩余的則歸美光。

這家國產存儲公司，已下場做SOCAMM2

去年9月，江波龍在2025ODCC開放數據中心大會上正式發(fā)布了基于LPDDR5 (x) DRAM Die的創(chuàng)新型企業(yè)級內存模組產品SOCAMM2，提供64~256GB的單條容量和8533MT/s的傳輸速率。

江波龍表示SOCAMM2基于LPDDR5/5x顆粒和CAMM模塊化設計，采用4-N-4 HDI超高密度互連疊層結構；其相較LPCAMM2去除了頂部凸出的梯形結構，進一步降低了整體高度，更適合服務器的安裝環(huán)境和液體冷卻系統(tǒng)。

SOCAMM2相較DDR5 RDIMM速率提升約33%、面積占用減少約70%、功耗降低約67.5%，同容量帶寬達標準RDIMM的2.5倍，主要面向HPC高性能計算、通用服務器、AI集群服務器、AI訓練/推理、智能輔助駕駛和工業(yè)邊緣網關等應用場景。

03

為什么火的是SOCAMM2？

其實在2025年、2026年，橫空出世的存儲技術并不止SOCAMM，還有MRDIMM、CAMM2、HBF等，但是吸引了市場更多關注度的似乎只有HBF和SOCAMM。

究其原因，SOCAMM的爆火，實則是踩中了時代的三個“爽點”。

第一點，當前AI行業(yè)已從“訓練階段的技術競賽”，逐步轉向“推理階段的規(guī)模化落地”，但Transformer架構存在一個核心短板——KV緩存會隨上下文長度線性膨脹，導致傳統(tǒng)DDR5內存帶寬不足，進而拉長首Token生成時間，大幅降低服務器并發(fā)處理能力。SOCAMM2的出場，直擊這一痛點，這對于追求性價比與運營效率的云服務商而言，這一提升直接轉化為顯著的成本節(jié)約與性能優(yōu)化。

第二點，上文提到SOCAMM相較于HBM的部分優(yōu)勢使其實現了性能與成本的最優(yōu)平衡。

第三點，也是極為重要的一點。傳統(tǒng)的RDIMM內存是垂直插拔的，又占空間又擋風道，碰上現在流行的4U/8U高密度服務器和液冷技術，可謂“八字不合”。要知道在當前的AI服務器領域，液冷技術可是關鍵詞之一。SOCAMM采用水平壓縮連接方式，與PCB板緊密貼合，不僅使散熱效率提升，還支持熱插拔與在線擴容，運維成本直接降低，從而使其完美適配高密度數據中心的空間利用與散熱需求，成為數據中心架構升級的核心適配方案。

從美光、SK海力士的量產競速，到三星的技術攻堅，再到江波龍等國產廠商的強勢入局，SOCAMM2的賽道上，已經集結了全球存儲產業(yè)的核心力量。2026年，SOCAMM2的產能爬坡與商業(yè)化落地，將成為觀測AI存儲產業(yè)變革的關鍵窗口。當技術迭代的齒輪持續(xù)轉動，一個由HBM與SOCAMM2共同支撐的全新內存生態(tài)，正悄然重塑著AI時代的算力底座。