De acordo com a mídia de tecnologia coreana The Bell, a Samsung Electronics entregou amostras de protótipos de memória de baixo consumo LPDDR6X para a Qualcomm. Este movimento atraiu a atenção da indústria porque produtos relacionados podem ser aplicados à plataforma de servidor acelerador de inferência AI250 que a Qualcomm planeja lançar em 2027.
Em outubro passado, a Qualcomm, uma empresa de design de chips com sede em San Diego, lançou suas placas aceleradoras de chips AI200 e AI250 e produtos de rack. É importante notar que a empresa mencionou em seus materiais promocionais que usará tecnologia de memória DRAM de baixo consumo de energia, em vez da tecnologia de memória de alta largura de banda que se tornou a escolha principal em plataformas empresariais de inteligência artificial de ponta. A memória de baixo consumo geralmente é usada em dispositivos portáteis equipados com chipsets Qualcomm, mas agora a Qualcomm parece estar explorando a possibilidade de implantar módulos LPDDR6X em dispositivos de classe de servidor.
The Bell citou fontes anônimas da indústria dizendo que o momento da mudança da Samsung foi um pouco incomum. Como o padrão LPDDR6 da versão não X acaba de receber a certificação oficial JEDEC no terceiro trimestre de 2025, a tecnologia LPDDR6X, que ainda está em desenvolvimento, começou a fornecer amostras aos parceiros. A fonte acredita que o roteiro de lançamento do produto compacto da série AI200 da Qualcomm levou a Samsung a fornecer módulos LPDDR6X antecipadamente.
Houve rumores no mês passado de que os aceleradores de inferência AI200 e AI250 da Qualcomm estavam considerando o uso de soluções de memória SOCAMM2. Em dezembro do ano passado, a equipe de planejamento de produtos de memória da Samsung revelou os futuros ramos de desenvolvimento da tecnologia não-X, mencionando especificamente que “tecnologias DRAM de baixo consumo de energia, como SOCAMM” estão sendo derivadas de “soluções de módulos específicos de IA baseadas na arquitetura LPDDR6”.
Esta tendência de cooperação mostra que no domínio dos servidores de inteligência artificial, a rota da tecnologia de memória apresenta uma tendência diversificada. Embora a memória de alta largura de banda domine o campo de treinamento e inferência de IA, a memória de baixo consumo de energia pode encontrar sua própria posição de mercado em cenários de aplicação específicos devido às suas vantagens de consumo de energia.