AI需要GPU更需要HBM?
作者：微信文章AI世界
GPU是王者，高带宽内存（HBM）也是王者
当前AI发展的瓶颈并非GPU算力不足，而是内存带宽限制。如同发动机需要油箱，AI模型依赖高带宽内存存储和调用海量参数。普通DRAM内存的带宽无法满足需求，导致大模型推理时出现“卡顿”，类似用2G网络播放4K视频。
HBM技术原理
•结构创新：将DRAM芯片像千层蛋糕一样精密堆叠，使带宽提升5-10倍。
•性能比喻：
•普通内存 = 吸管喝水
•HBM = 消防栓喷水
•技术门槛：需同时突破材料科学、精密制造、热力学管理三大领域，全球仅三星、SK海力士、美光三家能实现量产。
行业格局与趋势
1.寡头垄断：三家厂商形成技术壁垒，新玩家难以入局。
2.超级周期：
•需求端：AI大模型爆发式增长，HBM需求持续旺盛。
•供给端：厂商加速扩产，但未来价格下行风险显著。
3.创业机会：
•测试设备、散热材料、封装技术等产业链配套环节更易诞生颠覆性创新。
未来展望
•AI硬件范式：
•GPU = 速度（类似特斯拉的电机）
•HBM = 高度（类似特斯拉的电池）
•关键结论：下一代AI竞争力取决于内存解决方案的革命，而非单纯算力提升。
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