谷歌正在推动一场AI硬件架构的变革，通过引入OCS光交换与CXL互联技术，构建基于DRAM的内存池，意图取代传统的高带宽内存HBM。这一方案不仅旨在解决HBM产能紧张和成本高昂的现实困境，更深远的意义在于打破了板载内存的固定上限，实现了内存资源的动态分配与灵活扩展，为未来AI算力的发展提供了全新的可能性。
智能速览
谷歌计划用OCS与CXL技术构建DRAM内存池，以取代传统的HBM。
新方案的核心优势在于实现了内存资源的动态扩展，不受芯片数量限制。
V8P TPU将成为首批支持该架构的芯片，预计2027年大规模落地。
内存池化将极大拉动OCS、CXL及DRAM的需求量，OCS需求或与TPU达1:1。
谷歌或考虑引入中国大陆DRAM厂商作为第三供应商，以稳定价格。
精华内容
深入探究谷歌的内存池化蓝图，可以发现这一变革远不止是应对HBM短缺的权宜之计，更是对未来AI算力架构的前瞻性布局，其技术实现与产业生态的重塑正在悄然展开。
架构重塑
谷歌的新方案将HBM从TPU主板上移除，转而构建独立的DRAM内存池机柜。通过OCS（光交叉连接）和CXL（计算快速链接）技术，TPU可以按需访问这个共享的内存资源池。
这种解耦设计打破了传统HBM容量固定、无法扩展的物理限制。其最大的通用性在于，无论TPU集群包含4颗、8颗还是更多芯片，内存池都能灵活适配，无需因芯片升级而重构主板设计，实现了性能与灵活性的双重提升。
V8P的变革
这项内存池化方案预计将与谷歌下一代TPU芯片V8P深度绑定。虽然计划于2026年推出的首批V8P产品不会搭载此方案，但为其进行的硬件重构已经提上日程。
移除HBM后，TPU主板将释放出大量空间，可用于容纳更多计算芯片，这正好契合了V8P提升芯片密度的目标。综合来看，该方案在2027年于V8P上大规模应用的可能性极高，但这仍取决于谷歌的最终决策和公开时间表，可能在今年3月的行业大会上揭晓。
生态联动
内存池化的推进将深刻重塑AI硬件供应链。首当其冲的是，不再使用HBM将直接缓解CoWoS产能压力，同时大幅增加对标准DRAM的需求。三星、海力士已表态未来两年不会大幅扩产DRAM，这为中国大陆厂商提供了潜在机会，谷歌可能将其作为第三供应商以平衡价格。
此外，OCS光交换机和CXL接口芯片的需求将激增。据供应链消息，谷歌2024年OCS订单预计达1.5万台，远超预期。在内存池架构下，每块TPU主板都需与内存池建立独立连接，OCS部署数量可能与TPU达到1:1的比例，带动相关厂商迎来发展契机。
内外有别
谷歌在技术方案和供应商选择上表现出明确的策略性。在DRAM采购上，通用型DRAM可能对所有供应商开放，但涉及DPI等特殊通信协议的定制化DRAM，则仍将优先选择海外厂商。
在网络架构上，谷歌也区分了内外。自用的TPU集群将全面采用OCS+3D Torus架构，以实现最高性能的Scale-up互联。而外售给客户的TPU，为方便调试，则可能替换为以太网或InfiniBand方案，体现了谷歌在技术领先与商业化灵活性之间的平衡。
谷歌的内存池化方案不仅是应对当前硬件瓶颈的巧妙解法，更是对AI算力未来形态的一次大胆探索。它预示着AI基础设施正从“紧耦合”走向“资源池化”，这将对整个产业生态产生深远影响。当灵活、可扩展的内存成为现实，AI应用的边界又将拓展到哪里？
