硅幕 - ForkLog：加密货币、人工智能、奇点、未来

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显卡、内存、SSD——接下来会怎样？

数字繁荣时代即将结束，任何爱好者都能在家组装一台与小型企业竞争的服务器的时代正在逐渐远去。拥有自己的先进“硬件”越来越带有精英色彩，芯片价格上涨和预购排队加剧使这一趋势更加明显。

在新一期ForkLog的文章中，我们分析了为什么显卡变成了AI行业的资源，Nvidia不再偏爱游戏玩家，而自由职业设计师不得不租用云数据中心的算力。但我们试图回答的核心问题是：芯片短缺将如何影响区块链的去中心化，其中SSD和DRAM在大多数情况下扮演着关键角色。

技术封建主义还是暂时的困难？

最近，从AI行业领袖和存储芯片制造商的发言来看，似乎拥有强大个人电脑（PC）的时代正逐步走向终结。

关于2024年亚马逊创始人杰夫·贝索斯的发言在信息界引发热议，他将使用PC比作中央供电时代的电力发电机。一部分社区认为他在当前形势中是个预言家。

最新的“硬件”型号已成为训练和维护大型语言模型（LLM）的主要计算资源。AI正消耗存储制造商的库存，曾经属于SSD和内存用户的市场容量正在被蚕食。随着配件价格上涨，今年市场可能会失去一类廉价设备。

2月初，TrendForce的研究人员上调了芯片价格预期。他们预计，2026年第一季度，面向消费者的DRAM合约价格将上涨90%到95%，原因是AI行业的繁荣。此前的预期为55%到60%。

此外，训练LLM需要海量数据。企业部门已购入容量从2TB起的高耐用性SSD存储。为AI行业提供更高利润的硅芯片制造商计划调整产能。

到2025年底，存储芯片制造商Micron Technology——曾是支持桌面市场的积极推动者之一——宣布关闭其消费级品牌Crucial。该生产线将在2026年第二季度停产，品牌运营近30年。

Micron还计划扩大HBM微芯片的产量，已在日本广岛投资96亿美元建设新产能。

2月12日，三星电子宣布开始向未披露的客户供应先进的HBM4芯片，试图缩小与竞争对手在AI加速器关键组件方面的差距，包括SK Hynix。

全球最大的芯片制造商处境艰难：它是Nvidia的主要存储供应商，同时也是智能手机和消费电子的领导者。公司需要保持高利润的AI合同，同时不削弱其在智能设备制造中的地位。

去年九月，三星半导体管理层试图平衡局势。公司确认，GDDR7内存生产线既能满足游戏玩家和内容创作者，也能支持专业工作站。

这些芯片被用于Nvidia旗舰游戏显卡GeForce RTX 5090。自2025年1月推出以来，这款显卡依然是市场领头羊，而去年公布的售价1999美元如今已远离现实。文章撰写时，市场报价在4000到5000美元之间。

来源：Nvidia。高度适应中国市场的能力一如既往。根据日经亚洲的报道，中国最大存储制造商CXMT和YMTC有意大幅扩展产能。

他们计划在2027年在上海和武汉建厂，重点生产DRAM和NAND，而非市场领导者常用的HBM。

前Bitfury集团CIO/CTO兼Hyperfusion联合创始人阿列克谢·彼得罗夫认为，不应寄希望于价格下降，而应重新分配成本。

“不要指望价格会下降，我们活在当下。如果你需要硬件用于工作、挖矿或节点，最好现在就买，接受高价，优先考虑可以暂时不用的部分。推迟的需求到2028年可能会变得巨大且难以预测，还是希望旧的DDR3/4和新出的DDR6能帮上忙。”——彼得罗夫在ForkLog评论中分享。

为什么是显卡？

为什么曾在2000年能玩Quake III Arena、2015年能玩Fallout 4的显卡，先被PoW挖矿抢走，后来又被AI行业吞噬？答案在于图形加速器的特殊性，可以用与中央处理器（CPU）对比来更容易理解。

CPU是天才，能解决任何类型的软件任务：写诗、算税、管理操作系统。但它的操作是逐个核线性执行的。

相反，GPU像是拥有成千上万普通工人的工厂。每个工人都比天才愚钝，但他们能同时工作。

比如在游戏中渲染一帧画面，需要计算数百万个像素的颜色。这相当于每秒进行同样数量的数学运算。图形芯片天生就是为并行计算设计的。

类似的情况也发生在PoW挖矿中。挖矿本质上是一场彩票，设备每秒需要数十亿次随机猜测，寻找正确的哈希值。GPU非常适合这项任务，导致在Ethereum转向PoS（权益证明）之前出现了显卡的第一波短缺。

图形处理器成为AI行业的理想工具。现代的LLM如ChatGPT或Gemini，本质上是巨大的数字表（矩阵）。它们的训练就是不断相乘这些矩阵以调整“权重”（神经元之间的连接）。

实际上，Cyberpunk 2077中水面反光的数学基础——线性代数——也是训练神经网络的核心。AI不仅需要强大的计算能力，还需要极快的数据传输速度。普通游戏显存不足以满足需求，取而代之的是昂贵且稀缺的HBM芯片，成为所有科技巨头争夺的焦点。

Nvidia及时捕捉到这一趋势，从Volta架构开始，加入了“张量核心”。它们能同时进行矩阵乘法，专为AI任务优化。

GPU的时间成本与离线损失

在当前形势下，未来两年内，内容创作者、视频制作人、设计师、游戏玩家、程序员、AI架构师以及所有依赖强大“硬件”的人都面临选择：要么优先租用云端算力，要么大幅升级个人PC。

鉴于芯片短缺和零件排队，订阅服务的需求不断增长，促使云数据中心变得更加以客户为中心。有公司提供灵活的GPU租赁服务，比如Lambda Labs、Vast.ai、Hyperfusion、LeaderGPU、Hostkey等。

RunPod平台提供每小时0.89美元的RTX 5090租用。

平台Shadow提供远程桌面服务，无限制运行游戏和专业软件，适合工程师和设计师。类似的服务如GeForce Now或Xbox Cloud虽然价格不同，但自由度较低。

目前，只要网络稳定，家用智能电视就能变成强大的工作站，只需订购所需“硬件”。这为许多用户打开了之前无法企及的可能性，但责任从用户转移到数据中心运营商，他们可能会优先服务更重要的客户，甚至执行制裁。

彼得罗夫指出，数据中心保证24/7的可用性、备用电源、连接冗余和良好的维护。

“你完全可以在家或工作场所存放一些东西，但通常成本更高，使用也不便。”——他补充说。

他还表示，许多设计师、视频剪辑师、制片人和艺术家已被人工智能取代。在一定程度上，他们不得不依赖专业的AI应用，而“家庭硬件”难以胜任。

“随着LLM需求的指数级增长，手机或家用设备只能运行小型模型。大规模的专业版本需要更大规模的硬件和更快的速度，而这些正是云数据中心提供的。”——彼得罗夫解释。

比特币再次领先

整个IT行业都依赖硬件，但对区块链行业而言，芯片短缺带来了真正的去中心化威胁和力量重新分配。

“存储价格上涨是一些商业公司决策的后果。区块链节点——不仅仅是存储设备，所有带有新存储技术的设备：智能手机、PC等——价格都在上涨。这也促使区块链变得更智能、更节能，寻找各种路径和解决方案。”——Hyperfusion的联合创始人认为。

他指出，当前局势的一个悖论是PoS网络面临的困难：

“Proof-of-Stake降低了挖矿的能耗，但将电力负担转嫁到存储和硬盘上，给企业和用户带来压力。在配件价格上涨3到5倍的情况下，PoS链进入了‘完美风暴’。”

在Ethereum和Solana等区块链中，原则是“创建容易，验证极其昂贵”。考虑到网络中有大量节点，证明过程需要七到九个步骤，PoS验证者的门槛较低，但运营成本更高。

“Ethereum节点需要实时存取整个账户、合约和余额数据库，数千万个对象不断更新。为了快速运行，必须配备高速RAM和NVMe SSD，组成RAID阵列。”——彼得罗夫说。

节点必须处理每个区块。在高频网络（Solana每400毫秒，Ethereum每12秒）中，验证签名和执行交易需要巨大资源。全存档节点的要求更高：Ethereum存档节点需要128GB RAM和至少12TB SSD。

硬件成本上升导致验证者盈利能力下降，增加了区块链中心化的风险。2021年以来，Solana每日活跃节点数降至800，为近年来最低。随着对小节点支持的减少，普通节点难以负担投票和基础设施成本，除非拥有足够的委托份额。

目前，比特币网络的“中本聪系数”降至19（2023年为33）。

Ethereum基金会已在讨论降低基础设施门槛的措施。2025年5月，Vitalik Buterin提出EIP-4444升级，计划大幅减少节点存储需求。建议节点只保存过去36天的交易历史，同时保持网络的最新状态和Merkle树结构。这将降低存储要求，同时不影响验证当前区块链状态。

在“硅幕”新环境下，比特币仍然是“人民的区块链”。

“比特币没有状态验证，只有UTXO，易于缓存。PoW挖矿阶段需要ASIC矿机和巨大的能源，但验证极其轻便。验证结果非常简单快速：获取区块数据、验证哈希、进行一两次哈希操作、比对目标/难度，全部明了——是或否。”——彼得罗夫解释。

因此，比特币完整节点甚至可以在轻量级服务器或台式机上运行，有时甚至在配备4-8GB RAM的Raspberry Pi上也能运行。存储短缺对PoW节点的影响极小。SSD价格上涨，但容量达1TB的存储仍然可得，专家补充。

未来何去何从？

彼得罗夫认为，个人硬件的时代尚未结束。不同的方案适用于不同的任务：

“我喜欢一句话：‘云就是别人的电脑’——Cloud is someone else’s computer。”

行业正迅速寻找破解芯片危机的出路，研发新技术：

• 磁阻随机存取存储器（MRAM）——能量非易失，速度约为SSD的1000倍，更加可靠。到2026年开始在关键系统（汽车、航天）中取代传统存储；
• CXL 3.1（Compute Express Link）——允许服务器通过网络共享内存。这是数据中心的救星，但也意味着用户对云的依赖更强。

这次危机不是历史上的首次，但却是最具结构性的一次。此前，存储芯片也曾遇到类似挑战：

• 1986年，美国对日本设定芯片价格上限，导致DRAM价格一年内涨三倍。美国PC制造商（Commodore、Apple）几乎破产，Intel也退出了存储市场，专注于处理器；
• 2011年，泰国洪水淹没Western Digital工厂，造成全球40%的硬盘产能受损。价格飙升190%，两年内未恢复正常。

AI的指数增长使未来市场走向难以预测。预计新产能的投放将在2028年前缓解危机，但前提是发展速度保持不变。

如果AI代理成为经济的核心，芯片需求将以比产能增长更快的速度上升。届时，拥有强大PC将变成像收藏马匹一样的稀有爱好。无论未来如何变化，及时更换散热膏始终是明智之举。