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HBM之父斷言：GPU或將淪為普通組件

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HBM之父斷言：GPU或將淪為普通組件

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HBM之父斷言：GPU或將淪為普通組件

AI時代的最終贏家并非GPU ， 而是內存 。

“如今是GPU稱王的時代 。 但未來 ， GPU 將被集成進 HBM 與 HBF 之中 ， GPU 和 CPU 終將淪為普通零部件 。 ”有著 “HBM之父” 之稱的韓國科學技術院（KAIST）電氣與電子工程學部教授金正浩預言 ， AI半導體格局將迎來根本性逆轉 。 他認為 ， 當前以英偉達 GPU 為核心的產業范式 ， 將徹底轉向以內存為中心（Memory-Centric）的架構 。
AI幻覺源于內存不足 ， 需要千倍級存儲能力金教授指出 ， 在AI市場從 “生成式 AI” 向 “智能體AI” 轉型的過程中 ， 內存瓶頸問題正愈發嚴峻 。 “AI正從只執行指令的‘生成式’階段 ， 邁向可自主判斷、直至生成最終報告的‘智能體 AI’階段 。 行業正出現一次性輸入海量文件、視頻等龐大數據的‘上下文工程’ ， 要想快速且精準地處理這些海量數據 ， 內存的帶寬與容量均需在現有基礎上提升至少1000倍 。 ”
他還表示 ， AI長期存在的 “幻覺現象（Hallucination）” ， 本質上也是內存問題 。 “正是因為內存容量不足 ， AI只能基于有限信息作答 ， 才會產生幻覺 。 想要打造出能對所有問題給出完美答案的智能體 ， AI必須擁有‘過目不忘’的存儲能力 。 ”
HBM是 “參考書” ， HBF是 “圖書館”目前主導AI加速器市場的HBM ， 是通過垂直堆疊 DRAM 實現速度最大化的內存產品 。 但金教授認為 ， 僅靠 HBM 已難以滿足智能體AI時代的需求 ， 他提出的下一代解決方案正是高帶寬閃存（HBF ， High Bandwidth Flash） 。
“HBM就像擺在桌旁、用于快速查閱的簡易參考書 ， 屬于短期記憶；而 HBF 則是用 NAND 閃存替代 DRAM 進行堆疊 ， 實現容量大幅提升的巨型書架 ， 相當于長期記憶 。 AI要想檢索全球數據并給出完美答案 ， 就必須依托圖書館級別的 HBF 層級架構 。 ”

SK海力士搶先布局 vs 三星跟進布局 ， HBM 歷史或將重演企業間的暗戰已然白熱化 。 SK海力士于今年2月與美國閃迪聯手成立HBF標準化聯盟 ， 率先搶占生態高地 。 三星電子一方面聚焦 HBM4E 等下一代 HBM 產品 ， 同時也在投資契合 HBF 理念的 NAND 架構相關技術 。

金教授認為 ， 這一競爭格局與 2010 年代 HBM 發展初期如出一轍 。 “2010 年代 HBM 剛興起時 ， SK海力士積極投資 ， 如今坐穩行業第一；三星當時則質疑‘如此昂貴的產品能用到哪里’ ， 放緩投資節奏 ， 最終為此付出代價 。 十年后哪家企業能實現最大增長 ， 終將由HBM和HBF決定 ， 而最終決勝關鍵會是HBF 。 若現在不持續投入基礎設施與研發 ， 三星與SK海力士都將陷入危機 。 ”
他預測 ， HBF工程樣片將于2027年前后面世 ， 最快2028年 ， 谷歌、英偉達、AMD 中將會有一家企業率先大規模采用 。
GPU將淪為零部件 ， 內存成為核心金教授此次傳遞的最核心觀點 ， 是計算范式的根本性顛覆：AI時代的最終贏家并非 GPU ， 而是內存 。 “如今計算的核心是 GPU 與 CPU 。 但未來 ， 擁有超大容量的 HBM 和 HBF 將成為核心 ， GPU 會被集成其中 ， ‘內存中心化計算’時代即將到來 。 當 GPU 和 CPU 淪為普通零部件時 ， 想要引領這一范式變革 ， 就必須以 HBF 為根基 。 ”
他還解讀稱 ， 埃隆?馬斯克近期宣布要打造涵蓋封裝、內存、晶圓代工的大型工廠 ， 正是看清了這一行業趨勢 。 “馬斯克計劃建造這座巨型工廠 ， 正是因為他洞悉了內存中心化的產業變革方向 。 ”
在英偉達 GPU 霸權看似牢不可破的當下 ， 金教授斷言 ， 十年后半導體產業的核心重心將徹底轉移 。 如今 ， 正是決定企業是引領行業變革、還是被動跟隨的關鍵節點 。
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