真就是分久必合，合久必分？
最近，韓媒 The Elec 披露了一個相當引人矚目的消息：三星正在應蘋果的要求，試圖將內存獨立封裝于芯片。
具體來說，蘋果計劃從 2026 年起，在 iPhone 中放棄當前主流的 PoP（Package on Package）封裝方式——將 SoC 與 LPDDR 內存重疊封裝在一起，轉而將 LPDDR 內存獨立封裝。按照報道的說法，蘋果轉變的背后：
核心是為了 Apple Intelligence。
邏輯不難理解，從訓練到推理，大模型性能的一大瓶頸就是內存帶寬，而當前手機普遍采用的 PoP 封裝——將內存直接堆疊在 SoC 上，在帶寬上非常受限，還存在積熱問題。
PoP 封裝示意圖，圖/ Semi Connect
而獨立封裝的 LPDDR 內存，將在帶寬和散熱兩方面直接改進內存與芯片之間的數據吞吐效率，進而提高 iPhone 的 AI 性能。但蘋果的這個計劃也不免讓很多人產生更大的疑問，畢竟這和 M1 芯片開始采用的「統一內存架構」似乎截然相反。
簡單來說，蘋果在 Mac 上剛把內存塞進芯片沒幾年，而在 iPhone 上卻要把芯片和內存拆開。
另一方面，手機的 AI 化也已經在 2024 年成為了行業共識，理論上其他手機廠商也要面臨 PoP 封裝下內存帶寬等問題，又是否會推動高通、聯發科等上游廠商作出改變？甚至跟隨蘋果將內存「獨立封裝」的步伐？
手機 AI 化加速，內存「不夠用」了
從 iPhone 到 Pixel，再到榮耀到 OPPO，手機 AI 化的浪潮在 2024 年可以說是愈演愈烈。在用戶的層面，AI 在日常使用中的存在感實際上也有了很大的加強，從全新升級 AI 語音助手，到 AI 修圖、AI 總結等實用功能。
幾乎無一例外，各大廠商都在 AI 領域押下重注，而在令人眼花繚亂的 AI 化升級背后，對手機核心硬件的要求其實也在快速改變。尤其是以大模型技術為基底，AI 對手機的內存提出了史無前例的需求——不僅是容量，更重要的是帶寬。
在大模型的本地推理中，內存需要以極快的速度讀取、寫入和交換數據。理論上，內存帶寬越高，AI 任務的響應速度越快；反之，內存帶寬不足則會導致處理瓶頸。
圖/蘋果
但在目前，智能手機普遍采用 PoP（Package on Package）封裝技術，將內存疊在 SoC 上，再通過引腳實現數據傳輸。這種設計的初衷很簡單：智能手機空間有限，PoP 封裝能夠極大地節省主板面積，同時也能在 SoC 和內存之間提供短距離的高速互連。
換句話說，它曾是解決手機內部空間緊張問題的「終極方案」。但當初的「香餑餑」，現在看卻是有些力不從心了在 AI 化浪潮的推動下，PoP 封裝暴露出了兩大缺陷：帶寬和積熱。
先說帶寬瓶頸。在 PoP 封裝中，盡管 GBA 焊點間距越來越小，引腳數量越來越多，SoC 和內存之間的數據傳輸仍然受限于物理設計，很難有大幅提升。簡言之，PoP 的互連密度有限，在面積幾乎不可能增大的情況下，很難滿足 AI 大規模計算對帶寬越來越高要求。
再說積熱問題。PoP 封裝將內存直接堆疊在 SoC 之上，讓熱量集中在芯片頂部，導致熱量堆積和性能瓶頸。尤其是在高負載的 AI 任務下，這種結構的散熱效率明顯不足，容易導致芯片過熱，影響性能和穩定性。
在這種背景下，「變」實際上是一種必然。無論是提升帶寬還是優化散熱，PoP 封裝顯然難以滿足 AI 任務的需求。
但另一個關鍵問題在于，為什么蘋果打算在 A 系列芯片將內存「拆開」獨立封裝，而不是看齊桌面端的蘋果 M 系列芯片和英特爾酷睿 Ultra 200S 系列——把內存整合在芯片之中。
內存「獨立」，是 AI 手機更靠譜的解法
當 PoP 封裝顯現出帶寬和散熱上的瓶頸時，擺在智能手機面前的選擇變得有限：要么像 M 系列芯片一樣，將內存直接封裝進 SoC，實現統一內存架構（UMA）；要么反其道而行，將內存與 SoC 分開獨立封裝。
現在來看，蘋果似乎已經做出選擇，甚至開始推動上游一起實現內存的獨立封裝。這個決定看似與統一內存架構背道而馳，但它并非偶然。獨立封裝和 UMA 各自的設計邏輯截然不同，而這背后，是兩種完全不同的硬件需求。
蘋果 M1 Max，圖/蘋果
今天我們都知道，統一內存架構（UMA）這類設計最大的優勢在于整合和共享。通過將內存直接封裝進 SoC，UMA 可以讓 CPU、GPU、NPU 等不同計算單元共用一塊內存，避免數據在多個內存模塊間頻繁復制，從而減少延遲，提升效率。
這種設計在 Mac 和 iPad Pro 這樣的生產力設備中被證明非常成功，尤其是在圖形處理、大型應用和 AI 訓練等高性能任務中，UMA 有著很大的優勢。
然而，UMA 這類方案在智能手機上的適用性卻受到多方面限制。最典型的就是功耗和散熱，將內存集成到 SoC 內后，雖然會帶來了更高的帶寬和性能，但也增加了整體功耗和熱量。
但智能手機電池容量有限，AI 任務如果頻繁調用內存，會導致耗電量顯著上升，進而影響續航。同時內部空間也極其有限，要在 SoC 里面塞下另一個「發熱大戶」，很容易影響體驗。
iPhone 16 Pro，圖/蘋果
此外，SoC 的尺寸面積也是問題，UMA 這類封裝方案雖然整合度高，但卻會導致芯片面積和厚度增加，削弱機身設計的靈活性。再加上相應的封裝工藝復雜且昂貴，會顯著提高生產成本，并最終體現在產品定價上。
相比之下，內存獨立封裝的設計可能更符合智能手機的實際需求，不只是獨立封裝允許采用更新的內存技術（如 LPDDR6），通過寬總線設計實現更高的帶寬，還能避免了 PoP 封裝互連密度帶來的帶寬限制。
而對于生成式 AI 來說，帶寬的提升直接轉化為計算速度的提高。除此之外，散熱的優化、設計的靈活性等也都是獨立封裝內存的優勢所在。
當然，獨立封裝并非完美無瑕。它依然需要解決機身空間占用、信號延遲等問題。但在當前技術條件下，它無疑是一種更加實際、可行的方向。至于這種方向是否會成為 AI 手機的共同解法？可能還要再等等看。
AI手機浪潮爆發，內存技術必須要變了
如果按照規劃，蘋果應該會在 2026 年推出搭載 A20 芯片的 iPhone 18 系列，將會首發采用全新的「獨立封裝內存」。理論上，iPhone 18 系列至少在內存帶寬上會面臨更少的瓶頸。
那安卓陣營呢？與 iPhone 一樣，安卓手機在 AI 時代也是要面對內存帶寬（不是容量）的瓶頸問題，除非大模型在運行機制上發生大的變化，否則還是要嚴重依賴芯片與內存之間的大規模數據傳輸。