報導引述知情人士透露，在過去幾周，輝達測試至少3款HBM規格下調的Rubin Ultra GPU。
輝達執行長黃仁勳在2025年GTC開發者大會發表Rubin Ultra時曾表示，每塊GPU將配備1TB的HBM4e記憶體，分布在16個記憶體堆疊上。
輝達至少規劃3套備選方案
根據半導體產業研究機構TrendForce指出，近日，輝達除最初規劃的12層HBM4e配置外，新增評估8層HBM4e、12層HBM4、8層HBM4三套備選方案。該機構表示，產品最終規格尚未確定。
該機構認為，此規格調整測試源自於兩大因素，一是預計2027年DRAM持續緊缺，將壓縮可用於生產HBM的晶圓產能；二是12層HBM4e的測試驗收進度，以及量產時的成品合格率仍存在不確定性。
該機構表示，鑑於LPDDR5X記憶體晶片的供給短缺預計將延續至2027年，輝達已決定將Vera Rubin超級晶片模組的SOCAMM記憶體模組容量減半。
業界指出，此局面的特別之處在於，輝達AI晶片的旺盛需求推升記憶體消耗、加劇供應緊張，而輝達本身受困於這份緊缺，不得不調整記憶體方案。
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估明年HBM出貨量年增50~60%仍無法滿足需求
其他AI硬體廠商同樣在根據供給情況調整記憶體配置。TrendForce表示，多家雲端服務供應商正考慮下調下一代自研AI專用晶片的HBM容量。
該機構預測，2027年HBM總出貨量將年增50%-60%，但增幅依舊不足以滿足市場需求。TrendForce認為，HBM供應商在2027年將保有產品定價權，AI晶片廠商將同時面臨供貨不足與成本上漲的雙重壓力。
不過，降低記憶體可能影響效能，而運行大型AI模型的公司如果使用這些降規記憶體的版本，可能需要部署比原計劃更多的GPU。
半導體產業分析機構SemiAnalysis指出，輝達從HBM記憶體上節省的硬體支出，會轉而投入交換器與光互聯零件。
SemiAnalysis認為，輝達正借助分層存儲和光互聯技術，緩解HBM記憶體價格高、供貨緊張帶來的壓力，這也和黃仁勳之前的看法相吻合：供應鏈一旦出現瓶頸，固然會讓上游供應商掌握議價優勢，但同時也會逼使企業拿出新的技術方案，來化解這類難題。
資料中心成本面臨攀升壓力
不過，業界指出，輝達雖可藉助提升GPU算力、優化網路頻寬等手段，抵銷部分記憶體下調帶來的效能損耗，但整體上，系統部署成本與叢集搭建複雜度將抬升。
對於微軟、Meta、亞馬遜、Google這類持續擴大AI資本支出的大型雲端廠商，這預示著未來資料中心的建造成本存在進一步增加的壓力。
