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（来源：电脑报少年派）
2026年9月，谷歌供应链基础设施高级总监Nikhil Cherian在行业峰会上透露了一个令业界震惊的消息：为应对内存短缺，谷歌正在拆解退役服务器，回收其中的DDR4内存模块，甚至专门进口退役服务器以拆除其DDR4组件进行再利用。这家科技巨头还设计了特殊的硬件适配器，使上一代DDR4内存能够连接到新一代AI服务器上。
这一看似“倒退”的举措，实则是AI产业深刻变革的缩影。Cherian明确指出，人工智能行业已迅速从“计算受限”转向“内存受限”。在典型的AI服务器中，高性能内存已占物料清单（BOM）成本的约75%，内存已成为制约系统性能和成本结构的核心瓶颈。
01
内存
从配角到主角，再到瓶颈
Cherian在发言中给出了一个震撼的数据：在单台典型的AI服务器中，高性能内存占其物料清单成本的比例已高达约75%。这意味着，在一台AI服务器的总成本中，内存已经超过了处理器、存储、主板、电源、散热等所有其他部件的总和。
这一数字背后是一个深刻的产业转变。Cherian指出，人工智能产业已迅速从“算力受限”转变为“内存受限”。
几年前，业界讨论的焦点还是GPU算力够不够、芯片制程能不能再推进；而今天，算力的天花板依然存在，但内存——这个曾经被视为“配角”的部件——已经反客为主，成为制约AI发展的首要瓶颈。
内存价格走势印证了这一判断。高盛在2026年9月初的一份报告中预计，第三季度服务器DRAM价格将上涨13%至18%。Trendforce的数据显示，8月现货市场上DDR4 8GB的价格已上涨至142美元。内存不仅贵，而且缺。
02
谷歌的“拆解经济学”
面对内存短缺，谷歌选择了软件与硬件双线出击。
在软件端，谷歌持续优化底层函数库、模型架构以及KV缓存压缩算法，竭力降低单位算力下的内存开销。在硬件端，谷歌今年推出了两款TPU ASIC，对内存进行了优化设计，称有望将内存需求降低至原来的六分之一。其中，TPU8i芯片采用了专用分层内存设计，每颗芯片搭载288GB的HBM3e高带宽内存。
然而，这些努力仍不足以填补内存缺口。Cherian的发言表明，DDR5和HBM3e并不足以满足谷歌AI芯片的内存需求。于是，谷歌将目光投向了一个被长期忽视的“内存矿藏”——退役服务器。
谷歌的做法颇为系统化：将退役服务器调回机房，拆解并回收其中尚具利用价值的DDR4内存模组，构建内部循环利用的供应链体系。为了让DDR4这类上一代内存能够接入新一代AI服务器，谷歌还专门设计了硬件转接卡。
这一做法在传统硬件生命周期管理中几乎是不可想象的——将旧服务器的内存拆下来装进新服务器，还要专门设计转接卡来适配。这已经不是简单的“废物利用”，而是一场有组织、有技术支撑的供应链再造。
03
一场行业性的“内存回收运动”
谷歌并非孤例。事实上，一场围绕内存回收的行业性运动正在展开。
Meta走在了同一条路上。2026年7月，Meta宣布开发出一种通过CXL技术将退役服务器中的DDR4内存重新利用的方案。其自研的Vistara ASIC芯片专为低延迟、高能效及旧内存复用而设计。
测试结果显示，机器学习推理工作负载所需服务器数量减少了约25%，分布式缓存系统平均延迟降低了约29%。Meta将这一方案描述为“近乎零成本的内存扩展”。
微软则走得更远。2024年，微软在服务器和组件的重复利用与回收率上达到了90.9%，提前一年超越了其2025年90%的目标。微软在全球多地设立了“循环中心”（Circular Center），专门处理退役的数据中心硬件，最大化组件回收。2026年，微软还在华盛顿州昆西申请建设新的服务器回收中心。
亚马逊AWS同样在行动。其“Cycle Reverse Logistics”计划自2020年运行以来，已通过重复使用和转售退役数据中心硬件，避免了22.5万吨二氧化碳当量的排放。截至2024年，超过99%的AWS安全退役的机架被重新使用、在二级市场转售或回收再利用。2026年，AWS还宣布在西班牙阿拉贡建设服务器翻新工厂。
思科则在2026年与电子垃圾回收公司DEScycle合作，试点金属回收平台，据称对贵金属的回收率可达95%至99%。
从谷歌到Meta，从微软到亚马逊，科技巨头们正在以前所未有的力度推进硬件的内部循环利用。这已经不是一个公司的应急之举，而是一个行业的集体转向。
04
当“省钱”与“减碳”同向而行
科技巨头们的这一转向，有着清晰的商业逻辑。
首先是成本驱动。在DRAM价格持续上涨的背景下，从退役服务器中拆解DDR4内存，成本远低于采购全新的DDR5。Meta将采购新内存的额外成本称为“RAM税”——而“拆解回收”正是规避这笔税款的直接手段。
其次是供应链安全。全球DRAM产能高度集中在少数几家厂商手中，任何供给波动都可能造成连锁反应。建立内部回收供应链，相当于为自己增加了一个“缓冲池”，在一定程度上对冲外部供应的不确定性。
第三是ESG压力。随着全球对电子垃圾问题的关注度持续上升，科技巨头们面临着越来越大的环保压力。2025年，全球电子废弃物产生总量已突破6500万吨；数据中心设备更新周期缩短导致服务器类废弃物产生量激增32%。在这样的背景下，通过内部回收实现循环利用，既是合规需求，也是品牌建设的需要。
更值得注意的是，这三个驱动力正在形成合力——省钱、保供、减碳，在“硬件回收”这件事上罕见地实现了目标一致。
05
一条并不平坦的路
然而，科技巨头的“废品回收”之路并非坦途。
技术层面，旧内存与新系统的兼容性问题只是冰山一角。AI服务器回收不同于传统电子废品，具有高残值、高集中度、高难度、高要求的特点。液冷系统的冷却液严禁直接排放，数据安全销毁要求形成硬性准入门槛，部分废料属于危险废物。每一道工序都需要专业能力和合规资质。
规模层面，谷歌和Meta目前的做法更多是“点状突破”——针对特定场景、特定组件（主要是DDR4内存）的回收利用。要将其扩展为系统性的、覆盖全品类硬件的循环体系，还需要巨大的投入和技术积累。
市场层面，AI服务器快速贬值与迭代的风险、二手需求波动与价格的不确定性，都是不可忽视的变量。当DDR4内存的价格优势消失、当新一代内存技术普及，今天这套“拆解DDR4”的逻辑可能就不再成立。
但从更长远的视角看，这场“内存回收运动”或许只是一个开始。广发证券预计，2027至2028年两年间，仅AI服务器回收就将产生600至760亿元/年的回收市场。2026年3月生效的新版《废弃电器电子产品处理污染控制技术规范》，首次将人工智能服务器纳入国家强制管控范围。政策与市场的双重推动下，AI废品回收正在从“边缘赛道”走向“主流战场”。
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