9月1日，在SEMICON Taiwan 2026举行的Memory Executive Summit上，Alphabet供应链基础设施高级总监Nikhil Cherian介绍了谷歌应对AI“内存墙”的方案。据其披露，DRAM供应持续紧张，谷歌已经开始拆解退役服务器，取出仍可使用的DDR4内存。
公司还在回收和进口退役设备，以扩大可重复利用零部件的来源，逐步建立内部回收供应链。旧内存与新服务器之间存在接口和架构差异，为解决兼容问题，谷歌开发了专用硬件适配器，让DDR4等上一代内存能够连接新一代AI服务器。软件层面则通过优化数据移动、内存分配和计算调度，减少AI任务对高端内存的集中占用。
这意味着，退役服务器开始承担新的供应链功能。一台设备退出谷歌现有数据中心后，部分内存、硬盘和网络组件经过检测、数据清除及性能验证，仍可能回到其他服务器中继续使用。
过去几年，AI基础设施竞争主要围绕GPU展开。随着加速芯片部署规模扩大，限制服务器性能的环节逐渐转向内存容量、带宽和数据传输速度。训练和运行大模型时，GPU需要频繁读取模型参数和中间数据。如果内存容量不足，或者数据进入GPU的速度跟不上计算速度，昂贵的加速芯片就可能出现等待，行业通常将这种情况称为“内存墙”。
AI服务器使用的内存也在快速升级。HBM直接部署在GPU附近，承担高速数据传输；DDR内存用于服务器主系统；企业级固态硬盘则负责更大规模的数据存储。三类产品需求同时增长，使内存成为AI基础设施扩张中的重要约束。TrendForce预计，2026年DRAM价格可能上涨超过70%。三星电子、SK海力士和美光正在增加HBM及高端服务器内存的比重，但新增晶圆厂和封装能力需要较长建设周期。
厂商将有限产能转向利润更高的AI产品后，DDR4等成熟产品的供应进一步收紧。在这种情况下，谷歌回收DDR4并不意味着旧内存能够替代HBM。DDR4无法提供HBM所需的带宽，却仍可用于服务器的主内存、数据预处理和部分推理任务。通过重新配置硬件，企业可以把稀缺的高端内存留给需求最强的计算环节。
谷歌对服务器零部件的重复利用已经持续多年。2015年，谷歌用于服务器升级的零部件中，52%来自翻新库存，公司当年还向二级市场转售了接近200万件设备和零部件。到2024年，谷歌管理的服务器组装、维护和升级所使用的零部件中，44%来自重复利用库存。
公司还从退役数据中心硬件中拆出约880万个零部件，用于内部再利用或者对外转售，其中包括超过300万块经过安全数据清除的硬盘。这套体系大致包含四种处理方式。状态良好的设备可以继续部署；发生故障的零部件优先维修；不适合原用途的设备经过翻新后进入其他业务或二级市场；无法继续使用的硬件最后才进入材料回收环节。因此，把谷歌的行动概括为“转型废品回收”并不准确。
谷歌没有进入传统废品收集业务，其重点是延长高价值零部件的使用寿命，并把退役硬件重新纳入数据中心资产管理。这与一般电子垃圾回收也存在区别。传统回收往往将设备拆碎，从中提取铜、金、铝等材料；谷歌目前回收DDR4的做法尽量保留内存条的原有功能，其经济价值通常高于直接提炼材料。
大型云计算公司同时拥有两种资源：持续增长的新服务器需求，以及规模庞大的退役设备库存。过去，后者主要被视为设备处置和环境合规问题。内存价格上涨后，这些设备逐渐变成可调用的零部件仓库。与从公开二手市场采购相比，内部回收具有几个优势。
企业掌握设备的采购时间、运行环境、维护记录和故障历史，更容易判断剩余寿命；硬件规格相对统一，也便于批量测试和重新部署；退役设备不需要重新争夺上游产能，能够缩短采购周期。但这种模式仍有边界。数据中心需要保证服务器连续运行，旧内存的稳定性、功耗和故障率必须通过检测。不同代际硬件之间也存在兼容问题，需要额外的适配器和软件支持。
服务器硬盘还涉及客户数据，重复使用前必须完成严格的数据清除和安全认证。这些要求意味着，只有拥有大量设备、统一硬件标准和完整运维体系的云计算企业，才容易建立规模化的内部循环链。
联合国数据显示，2022年全球产生约6200万吨电子废弃物，只有约22.3%得到有记录的规范收集和回收。预计到2030年，全球电子废弃物将增加至8200万吨。与此同时，AI数据中心加快设备更新，也会产生更多服务器、硬盘、网络设备和电源系统。如何处理这些设备，已经与关键矿产供应、电子废弃物治理和数据安全产生联系。
谷歌拆解退役服务器，反映出数据中心循环经济的一项变化：企业不再只计算回收了多少重量的废弃物，还要判断设备中哪些零部件能够继续创造价值。当新内存价格上涨、交付周期延长时，维修、翻新和拆件再利用可以减少部分新增采购。循环利用由此进入科技公司的供应链管理体系。退役服务器的价值，也开始从废料中的金属含量，转向可验证、可兼容和可重新部署的计算部件。
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