在 AI 算力持续向终端下沉的产业浪潮下，本地运行大模型已经成为 AIPC、AIBox 智能主机等设备的核心竞争力，而内存带宽不足、大容量模型加载卡顿、推理效率偏低，是制约端侧 AI 规模化落地的普遍痛点。在 FMS 2026 现场，江波龙正式对外详解 AIDIMM ™这款全球首款面向端侧 AI 推理定制的专用高带宽 AI 内存，依托底层 LPDDR5X 架构优化内存传输效率，为 70B~122B 大模型本地稳定运行提供硬件支撑，覆盖 AI BOX 等多类主流端侧智能硬件的升级需求。

AIDIMM ™底层架构解析：LPDDR5X 拉高内存带宽上限

AIDIMM ™作为江波龙针对性研发的 AI 内存条，核心架构基于成熟的 LPDDR5X 颗粒搭建，采用同面四颗颗粒一体化排布的设计方式，拉出 256bit 高位宽通道，实现最高 307.2GB/s 的内存带宽，从硬件根源缓解端侧 AI 运行时数据吞吐拥堵、KVCache 占用过高带来的延迟问题。产品最高可拓展至 128GB 单条容量，无需对主机主板进行大幅度结构改造，插拔式插槽结构降低 AIBox、AIPC 的硬件改造成本。在 FMS 展会的实机演示中，该模组可以平稳支撑 70B~122B 大模型完成本地连续推理运算，长文本对话、多模态生成等高负载场景下运行状态稳定，充分验证了专为端侧 AI 推理调校的设计价值。区别于通用台式机内存，AIDIMM ™在功耗控制、连续高负载稳定性上做了专项优化，更契合边缘智能主机长时间离线运算的使用环境。值得一提的是，相较于 SOCAMM2 架构，AIDIMM ™具备易插拔特性，更契合端侧 AI 设备运维、量产装配的应用需求。

多场景落地适配打通 AIPC 与 AIBox 端侧算力链路

技术落地的实用性，是衡量 AI 存储硬件价值的关键，江波龙在设计 AIDIMM ™之初就划定了清晰的应用边界，主要聚焦两大核心终端赛道。其一就是当下快速普及的 AIPC，面向内容创作、本地代码编译、离线 AI 绘图的高性能笔记本与台式整机，提升大模型调用响应速度，改善日常办公的智能化体验；其二为 AIBox 智能体主机，这类独立边缘算力设备需要长时间驻留大模型，对内存容量与持续带宽输出要求严苛，AIDIMM ™可作为核心内存部件，搭配江波龙自研 AISSD ™组成完整端侧存储解决方案。为进一步释放产品性能，江波龙还与芯片平台厂商完成联合调优，让 AIDIMM ™的高带宽优势和处理器 NPU 算力形成协同，避免算力资源被内存数据传输瓶颈限制。整套方案既可以面向整机 ODM 厂商做前置硬件设计，也能给到行业客户做标准化 AIBox 整机量产，兼顾消费级与行业级端侧 AI 市场的不同交付需求。

纵观存储行业，端侧 AI 的竞争已经从单纯算力比拼转向内存、存储、系统调度的全链路协同。江波龙通过 AIDIMM ™内存补齐了高带宽、大容量大模型本地部署的关键一环，用 LPDDR5X 架构突破内存带宽限制，实实在在解决 AIPC、AIBox 落地过程中的硬件卡点。后续也会继续迭代端侧 AI 存储产品矩阵，围绕内存效能、存算协同持续打磨技术，为终端人工智能的普及提供更可靠的底层存储支撑。

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