小米曝光 AI Cube 工程原型，三顆玄戒晶片同時對上輝達 DGX Spark 與蘋果 Mac Studio，但正好撞上全球記憶體大缺貨。能否敲響價格戰還有待觀察。
（前情提要：小米發布自研 3 奈米晶片 Xring O3 委台積電操刀，能救賣不動的手機？）
（背景補充：中國八週連發 5 款 AI 模型，更便宜 token 把美國中段班逼上絕路）
全世界現在最貴的零件，是記憶體。輝達 2 月把 DGX Spark 漲了 700 美元，蘋果 3 月直接砍掉 Mac Studio 的 512GB 選配。產業集體漲價、減配之際，小米端出工程原型機 AI Cube，標榜 160GB 統一記憶體，還打算談價格戰。
最貴的零件
全球 DRAM 合約價，今年第一季季增約 90% 至 95%，第二季預估再增約 58% 至 63%，SK 海力士甚至警告，短缺恐延續到 2030 年後。這波缺貨不是單一廠商的問題，而是整條供應鏈同時被往上推。
輝達與蘋果都已經先吃到苦頭。DGX Spark 從 3,999 美元調高到 4,699 美元，一次漲了 700 美元；Mac Studio 悄悄拿掉 M3 Ultra 的 512GB 選配，最高只剩 256GB，而從 96GB 升到 256GB 的加價，更從 1,600 美元一路調高到 2,000 美元。減配、漲價，兩家原本的桌機 AI 龍頭都在同一時間退了一步。
當雲端廠商全力囤積 DRAM 蓋算力中心，留給消費級裝置的份額只會愈來愈少。小米這時候端出一部主打 160GB 統一記憶體的機器，挑的正是全世界現在最缺、也最貴的那顆料。
真正的牆不是算力
本地大模型的門檻不是算力，是記憶體。簡單來說就是，一個 200B 級距的模型，即使壓到 4-bit 量化，光權重就得佔掉約 100GB 空間；若維持 FP16，這個數字會直接膨脹到 400GB 上下，而且都還沒把 KV Cache 與其他執行期開銷算進去。換句話說，本地 AI 比的不是誰跑得快，是誰裝得下。
幾家廠商因此全押注記憶體容量。輝達 DGX Spark 押 128GB，頻寬約 273GB/s；蘋果 M4 Max 頻寬最高達 546GB/s，M3 Ultra 達 819GB/s；小米這次押的是 160GB。
那 160GB 究竟能跑多大，把算式套回去就清楚了。120B 級距的模型壓到 4-bit，權重約佔 60GB，等於還有 100GB 留給 KV Cache 與執行期開銷，這是舒適區，官方實際展示的也正是這一檔。往上推到 200B 級距，權重跳到約 100GB，餘裕只剩 60GB，跑得動，但長上下文會開始吃緊，而小米官方宣稱的上限正好就停在這裡。至於 FP16 直接上 200B，光權重就要 400GB，這部機器連邊都摸不到。
同樣的算式套到對手身上更有意思。DGX Spark 的 128GB 扣掉 200B 的 100GB 權重，只剩 28GB。小米多出來的那 32GB，買到的是餘裕。
尚處於工程原形
不過要提前講清楚的是，AI Cube 目前仍是工程原型，沒有公布售價，也沒有量產時間表。小米沒有公布價格，或許本身也是一個訊息：連小米自己，可能都還沒算出這場價格戰打不打得起。
AI Cube 真正的對手，不是輝達或蘋果的晶片，是 2026 年這波記憶體荒本身。當全世界都在缺料，誰能用最便宜的成本，買到最多記憶體，誰才有資格談價格戰。
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