别再盲目追昂贵的5090了，独显正在变成下一个燃油车

龙飞电脑工作室

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前一阵子，各品牌显卡工厂全面封仓、暂停出货，等待8月重新定价，与此同时国内RTX 5090的售价已经近4万元，RTX 5070 Ti国内渠道报价也站上了一万元关口。
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/ I1 ]! v, b( |8 @, Q显卡越来越贵，已经从消费品变成了理财产品。
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( V( J. V  ]1 a* ~! j% V但这一次，等等党可能真的能赢，只不过赢法跟所有人想的不太一样：并不是等独显降价，是等另外一个品类追上。
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# i* m1 s9 Y! @5 K一、不仅内存更大，还更便宜更省电

- \/ n& h# _! ]# O: W. I7 ?别急着反驳，从宏观来看，现在是什么时代？
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  ?3 l9 M! D$ Y2 K7 C) i大模型时代。

/ o+ l7 l" J! y现在的个人电脑作为大模型载体，就算搭载独显里最强的5090，跑一个70B参数的模型够用，但120B以上或者同时跑多个模型马上降速。

2 n3 m% J( ?3 e6 K( X' |7 h0 M这就是现在独显的短板：算力冗余，却被显存焊死了天花板。

6 l" w3 O( g$ \# L那么怎么办？这就是开头说的另一个品类：统一内存电脑。

有人就会说了，统一内存电脑，这我知道啊，动不动就64G，128G内存，现在的内存又堪比黄金，不得贵死？

恰恰相反，它比独显便宜得多。
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算一笔账：传统PC的独立显存是GDDR6或GDDR7做的，GDDR7目前每GB大约8到10美元，一块16GB显存光颗粒成本就接近150美元。
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. p- q) D; u7 }5 k& ^- ~而LPDDR5X每GB只有2到2.5美元，128GB统一内存的颗粒成本大约250到320美元。

! V$ j1 x: W2 B" E% a这么一比较，每GB有效成本直接差出一个数量级，更重要的是，这128GB还能当成显存，它反而是市面上最便宜的显存方案。
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尽管整机溢价目前还在（现在买大内存的统一内存整机确实不便宜），但颗粒成本低是上游趋势，下半年联想惠普宏碁进来卷之后，价格将会逐渐下降，当年SSD刚出也贵，现在呢？
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. n* j! O$ `6 t1 i" u1 X" t如果你去AI开源社区看一眼，会发现拿Mac跑大模型的人早就不是少数了，就是因为苹果那套统一内存方案，是目前唯一能在个人设备上把120B模型装进去还不用掏4万块的选择（如果你就是追求极致速度，统一内存目前不适合你）。
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其次，CPU，GPU，集成封装的优势会带来功耗的优势。
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统一内存把CPU、GPU、内存控制器全部封装在一颗SoC里，信号路径从几十毫米缩短到封装基板上的几个毫米，不用像传统PC那样到处走线。
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1 `' [2 d6 {$ p5 @& ~今年Computex期间，多家海外硬件评测机构的实测显示，苹果M系列芯片以30瓦级别的整机功耗，在大模型推理任务上跑出了传统150瓦独显平台70%到80%的性能，单位功耗产出的token数是传统独显平台的3到5倍。

这就有人会问了，照你这么说，统一内存就完美无瑕了呗，还说啥了，算你赢得了。

别这么说啊，我也没有吹统一内存电脑，它当然不是万能的。
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二、游戏性能打不过独显，但从0到1已经完成
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3 r- {' S6 X9 D% g* Z+ C9 p  k1 l' }我们以英伟达已经发布的RTX Spark为例，这是一颗把Blackwell RTX GPU和20核Grace CPU焊在一起的消费级超级芯片。

' y  r3 A9 s2 E- H( YRTX Spark的GPU部分塞了6144个CUDA核心，跟RTX 5070笔记本版是同款规模，128GB LPDDR5X统一内存，本地能跑120B参数模型加百万token上下文。

前文在比较内存颗粒价格的时候，相信有不少人疑惑：两种内存颗粒，怎么就放一起比较？

. o% @! M- [% g  n这就是我想说的统一内存最大的短板：因为成本限制，只能采用LPDDR（5x），而LPDDR5X的系统内存带宽只有大约273GB每秒，桌面版5070配的是GDDR7显存，带宽672GB每秒，差了近三倍。
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因为游戏场景里纹理、几何、光影数据全从内存带宽过，LPDDR5X这条273GB每秒的窄水管拖了后腿。

! [' g) K% x8 m& m6 tComputex期间，多家硬件评测机构的实测也显示，在未经UMA专门优化的传统3A游戏场景下，同算力的统一内存平台比传统独显方案帧率低15%到25%。
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9 y" y" \* f  u- `. p2 P8 F  G: C至于英伟达在发布会上说玩3A能1440p跑100帧以上，肯定是靠DLSS的帧生成硬堆上去的，关掉插帧后原生帧率能到40就算它厉害了。

当显存的优势被夷平后，带宽就成了独显最后的护城河，也成了统一内存下一个要啃的骨头。
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但对于科技产品来说，这并不是什么问题，因为基本都是先拿半成品上市，完成从零到一的跨越，剩下的就是堆参数做优化的事情，

) N% N) S& `+ V. B7 F" N所以说这个短板恰恰是迭代的起跑线，而不是终点。
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核心数可以继续从6144往上堆，因为Blackwell架构本身就留了扩展空间；带宽方面，三星和SK海力士的LPDDR6今年底量产，可用带宽从约273 GB/s提升到约415 GB/s，提升近50%，并大幅拉近与GDDR7之间的差距。
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虽然帧率不会等比例翻倍，但足以把目前15%-25%的差距大幅缩小。
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1 q! x6 a9 R% d' B; R1 R! @) c包括什么散热抢电还有位宽的问题，厂商不断优化就行了。

, ?, e+ L0 u7 C3 I& M6 g* c8 Z三、统一内存是大势所趋，但独显也不会消失

说了这么多，我的意思是，电子产品的小型化，集成化是趋势，统一内存电脑在大模型时代将慢慢成为主流。
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这和当年电动车追上燃油车的逻辑有相似之处，电动车刚出的时候续航一样拉胯，靠的是能源效率和结构简化慢慢做到今天的地步。

' u' h) x. L; W  ~$ W统一内存也一样，不和独显拼算力更高，而是靠架构红利，先把“能装下”这个事搞定，速度再慢慢迭代。

& j$ N% ]6 E  z- q" n; u9 L目前的统一内存电脑，苹果用了六年时间把这条路从0走到1，从2020年M1到最新的M4，每一步都在证明消费端统一内存不但是可行的，而且正在吃掉传统PC的市场份额。
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9 l% z* C3 T. L9 ]AMD更是抢在英伟达之前提前占位，锐龙AI MAX PRO 400系列用192GB统一内存锁定了AI工作站这个细分市场。

英伟达在GTC台北正式发布RTX Spark之后，宏碁、华硕、联想、戴尔、惠普、微软、微星七大OEM厂全部宣布跟进，首批搭载RTX Spark的笔记本和小型台式机预计今年秋季开始交付。
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如果统一内存只有苹果和AMD在搞，倒是可以认为统一内存就是个空中楼阁，是个小众概念，但现在全球最大的独显头子英伟达都下场了，一个最希望独显不被替代的公司都开始做统一内存了，那只能说统一内存变成了“整个PC行业在搞的那个东西”。
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入场的人一多，统一内存电脑的价格自然就会下降。
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3 S. n, ?: `1 f( l这和当年电动车取代燃油车的逻辑如出一辙，电动车不是靠跑得更快赢的，是靠能源效率和机械结构简化赢的。
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统一内存不是靠算力更高赢的，是靠架构红利赢的：同样的容量成本更低，可以塞更多更大的模型，虽然速度慢，但同样的功耗产出更多，故障率还低。
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  I& h- q; w7 V9 Y) a2 q* V5 x当这三个条件同时成立的时候，主流市场的天平就会开始倾斜。
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但独显并不会消失，就像燃油车不会灭绝一样，对于有游戏需求和跑打大模型需求的用户来说，统一内存电脑是最佳选择，但如果单纯是希望4k光追画质拉满的游戏发烧玩家或者是专业工作室做8K视频渲染和工业级3D建模，那独显可能还是最好的选择。