AI手机爆发，内存技术求变。

真就是分久必合，合久必分？

最近，韩媒 The Elec 披露了一个相当引人瞩目的消息：三星正在应苹果的要求，试图将内存独立封装于芯片。

具体来说，苹果计划从 2026 年起，在 iPhone 中放弃当前主流的 PoP（Package on Package）封装方式——将 SoC 与 LPDDR 内存重叠封装在一起，转而将 LPDDR 内存独立封装。按照报道的说法，苹果转变的背后：

核心是为了 Apple Intelligence。

逻辑不难理解，从训练到推理，大模型性能的一大瓶颈就是内存带宽，而当前手机普遍采用的 PoP 封装——将内存直接堆叠在 SoC 上，在带宽上非常受限，还存在积热问题。

PoP 封装示意图，图/ Semi Connect

而独立封装的 LPDDR 内存，将在带宽和散热两方面直接改进内存与芯片之间的数据吞吐效率，进而提高 iPhone 的 AI 性能。但苹果的这个计划也不免让很多人产生更大的疑问，毕竟这和 M1 芯片开始采用的「统一内存架构」似乎截然相反。

简单来说，苹果在 Mac 上刚把内存塞进芯片没几年，而在 iPhone 上却要把芯片和内存拆开。

另一方面，手机的 AI 化也已经在 2024 年成为了行业共识，理论上其他手机厂商也要面临 PoP 封装下内存带宽等问题，又是否会推动高通、联发科等上游厂商作出改变？甚至跟随苹果将内存「独立封装」的步伐？

手机 AI 化加速，内存「不够用」了

从 iPhone 到 Pixel，再到荣耀到 OPPO，手机 AI 化的浪潮在 2024 年可以说是愈演愈烈。在用户的层面，AI 在日常使用中的存在感实际上也有了很大的加强，从全新升级 AI 语音助手，到 AI 修图、AI 总结等实用功能。

几乎无一例外，各大厂商都在 AI 领域押下重注，而在令人眼花缭乱的 AI 化升级背后，对手机核心硬件的要求其实也在快速改变。尤其是以大模型技术为基底，AI 对手机的内存提出了史无前例的需求——不仅是容量，更重要的是带宽。

在大模型的本地推理中，内存需要以极快的速度读取、写入和交换数据。理论上，内存带宽越高，AI 任务的响应速度越快；反之，内存带宽不足则会导致处理瓶颈。

图/苹果

但在目前，智能手机普遍采用 PoP（Package on Package）封装技术，将内存叠在 SoC 上，再通过引脚实现数据传输。这种设计的初衷很简单：智能手机空间有限，PoP 封装能够极大地节省主板面积，同时也能在 SoC 和内存之间提供短距离的高速互连。

换句话说，它曾是解决手机内部空间紧张问题的「终极方案」。但当初的「香饽饽」，现在看却是有些力不从心了在 AI 化浪潮的推动下，PoP 封装暴露出了两大缺陷：带宽和积热。

先说带宽瓶颈。在 PoP 封装中，尽管 GBA 焊点间距越来越小，引脚数量越来越多，SoC 和内存之间的数据传输仍然受限于物理设计，很难有大幅提升。简言之，PoP 的互连密度有限，在面积几乎不可能增大的情况下，很难满足 AI 大规模计算对带宽越来越高要求。

再说积热问题。PoP 封装将内存直接堆叠在 SoC 之上，让热量集中在芯片顶部，导致热量堆积和性能瓶颈。尤其是在高负载的 AI 任务下，这种结构的散热效率明显不足，容易导致芯片过热，影响性能和稳定性。

在这种背景下，「变」实际上是一种必然。无论是提升带宽还是优化散热，PoP 封装显然难以满足 AI 任务的需求。

但另一个关键问题在于，为什么苹果打算在 A 系列芯片将内存「拆开」独立封装，而不是看齐桌面端的苹果 M 系列芯片和英特尔酷睿 Ultra 200S 系列——把内存整合在芯片之中。

内存「独立」，是 AI 手机更靠谱的解法

当 PoP 封装显现出带宽和散热上的瓶颈时，摆在智能手机面前的选择变得有限：要么像 M 系列芯片一样，将内存直接封装进 SoC，实现统一内存架构（UMA）；要么反其道而行，将内存与 SoC 分开独立封装。

现在来看，苹果似乎已经做出选择，甚至开始推动上游一起实现内存的独立封装。这个决定看似与统一内存架构背道而驰，但它并非偶然。独立封装和 UMA 各自的设计逻辑截然不同，而这背后，是两种完全不同的硬件需求。

苹果 M1 Max，图/苹果

今天我们都知道，统一内存架构（UMA）这类设计最大的优势在于整合和共享。通过将内存直接封装进 SoC，UMA 可以让 CPU、GPU、NPU 等不同计算单元共用一块内存，避免数据在多个内存模块间频繁复制，从而减少延迟，提升效率。

这种设计在 Mac 和 iPad Pro 这样的生产力设备中被证明非常成功，尤其是在图形处理、大型应用和 AI 训练等高性能任务中，UMA 有着很大的优势。

然而，UMA 这类方案在智能手机上的适用性却受到多方面限制。最典型的就是功耗和散热，将内存集成到 SoC 内后，虽然会带来了更高的带宽和性能，但也增加了整体功耗和热量。

但智能手机电池容量有限，AI 任务如果频繁调用内存，会导致耗电量显著上升，进而影响续航。同时内部空间也极其有限，要在 SoC 里面塞下另一个「发热大户」，很容易影响体验。

iPhone 16 Pro，图/苹果

此外，SoC 的尺寸面积也是问题，UMA 这类封装方案虽然整合度高，但却会导致芯片面积和厚度增加，削弱机身设计的灵活性。再加上相应的封装工艺复杂且昂贵，会显著提高生产成本，并最终体现在产品定价上。

相比之下，内存独立封装的设计可能更符合智能手机的实际需求，不只是独立封装允许采用更新的内存技术（如 LPDDR6），通过宽总线设计实现更高的带宽，还能避免了 PoP 封装互连密度带来的带宽限制。

而对于生成式 AI 来说，带宽的提升直接转化为计算速度的提高。除此之外，散热的优化、设计的灵活性等也都是独立封装内存的优势所在。

当然，独立封装并非完美无瑕。它依然需要解决机身空间占用、信号延迟等问题。但在当前技术条件下，它无疑是一种更加实际、可行的方向。至于这种方向是否会成为 AI 手机的共同解法？可能还要再等等看。

AI手机浪潮爆发，内存技术必须要变了

如果按照规划，苹果应该会在 2026 年推出搭载 A20 芯片的 iPhone 18 系列，将会首发采用全新的「独立封装内存」。理论上，iPhone 18 系列至少在内存带宽上会面临更少的瓶颈。

那安卓阵营呢？与 iPhone 一样，安卓手机在 AI 时代也是要面对内存带宽（不是容量）的瓶颈问题，除非大模型在运行机制上发生大的变化，否则还是要严重依赖芯片与内存之间的大规模数据传输。

图/科技网

换言之，安卓阵营同样需要「变」。但怎么「变」却是一个有待回答的问题，一种可能是跟随苹果的脚步，改 PoP 封装为独立封装内存，另一种可能继续在堆叠设计上，采用更先进的信号互连技术或者工艺优化，来缓解带宽不足的问题。

但具体如何选择，还是看安卓手机厂商以及高通、联发科等芯片厂商之间的碰撞，能否找到更适合安卓阵营的「解法」。

不过至少我们可以确定，智能手机的 AI 化趋势正在改变很多东西。不只是软件，还有内存的封装方案，甚至从芯片设计，到 ID 设计，或许我们都会在接下来几年看到全新的变化。

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