NVIDIA投入Arm架構伺服器後，在Grace CPU率先採用LPDDR記憶體，不過由於多半企業客戶仍偏好x86架構，故並未造成與手機、輕薄筆電搶記憶體的情況；然而隨著Arm架構CPU獲得突破，根據研究機構Citrini Research的調研，在2027年NVIDIA Vera Rubin平台的LPDDR需求量就超過三星及蘋果手機的綜合，更不用說除了Vera CPU以外，還有許多AI相關設備也需要大量的LPDDR記憶體。
AI資料中心對記憶體需求仍不斷激增
根據Citrini Research預測，2027年Vera Rubin平台將消耗超過60億GB的LPDDR記憶體，而三星及蘋果兩者皆分別趨近30億GB，使得光是NVIDIA平台就已經吃下手機前兩大廠商的記憶體需求。且別忘了在消費市場除了智慧手機以外，輕薄筆電也對LPDDR記憶體的需求相當旺盛，在目前電腦整體銷量低於手機的情況下，主流筆電落入與入門級同樣只配8GB記憶體的狀況恐怕也已經不遠。
自駕、自主機器人的記憶體容量很快就超越頂級遊戲電腦
舉NVIDIA的Vera Rubin作為AI產業代表主要是具有指標性，但不代表整個AI產業只有NVIDIA在大量消耗記憶體，別忘了包括AMD也已經為下一代的Epyc記憶體導入對LPDDR SOCAMM的支援規劃，還有包括自動駕駛、自主機器人等結合生成式AI與代理式AI的技術也不斷增加記憶體容量需求，以Tesla自駕平台為例，主流的AI4搭配16GB記憶體，然而AI4 Plus單晶片則搭配32GB記憶體，即將到來的AI5更預期搭配192GB記憶體，也遠超頂級PC的記憶體用量。
由於AI落地及代理式AI的盛行，記憶體的容量需求也不斷增加，雖然現在有許多可以有效降低AI模型記憶體用量的技術陸續誕生，但回顧整個運算產業歷史，只是使記憶體容量被更有效利用，並不會導致記憶體的需求降低，然而由於這些專業系統相較消費市場利潤更高、更穩定，在記憶體產能完成擴增前，記憶體廠商仍會優先把資源分配到高利潤的AI資料中心領域。
