分析文章：AI推理由云端向边缘转移，SSD与DRAM被数据中心分流而边缘AI内存存储需求同步攀升

发生了什么

这是一篇评论分析文章，作者认为AI推理目前仍以云端为主，但将逐步向边缘设备转移，且无论云端还是边缘场景，存储与内存需求都将持续增长。文章称数据中心建设分流了SSD（以及HDD）和DRAM供给，同时PC、智能手机等设备上边缘AI所需容量同步攀升：最新一代Chrome浏览器内置的Gemini AI模型至少占用4 GBytes存储空间；iOS 27中的Apple Intelligence从此前版本26的可选变为必需，最多占用14 GBytes；MacOS 27默认内置的AI模型套件大小为12-30 GBytes。PrismML将阿里巴巴Qwen3.8 27B开源模型压缩9-10倍、仍达到Qwen综合基准分数的98%，但压缩后模型仍有5.9 GBytes；Perplexity的Portable Computer本地模型存储与处理占用20 GBytes。文章还称OpenAI最新一代“Astra”GPT-6的训练运行耗用了超过100,000颗GPU，并认为混合推理（本地基础推理+按需调用云端）将日益普遍，推理解码阶段对内存容量与带宽要求高，推动HBM等先进方案。文中观点均为作者分析判断，原文未报告任何价格变动。

影响与信号

受影响器件与厂商

来源与时间

来源：EDN · 2026/10/29 · 查看原始来源