车规芯片
内存瓶颈难破？AI芯片行业正通过“解耦内存”提速
📋总体概括
在美银证券主办的2026年AI基础设施峰会上，Micron、三星、SK海力士、博通、Marvell、英特尔、高通、OpenAI、AWS、谷歌等厂商集体聚焦「内存墙」问题，内存与存储分层解耦成为最具共识的路线。Transformer模型规模每两年增长约240倍，而内存带宽与容量仅增长约2倍，结构性剪刀差迫使行业重构架构：高通展示HBC方案、三星推zHBM、SK海力士发布PIM、HBF与SALT-KV，行业标尺也从FLOPs转向tokens/W与tokens/$。
⚡关键信息
- ▸Transformer模型规模每两年增长约240倍，内存带宽与容量仅增长约2倍，剪刀差持续扩大
- ▸峰会共识：内存与存储分层解耦成为应对内存墙的主流技术路径
- ▸高通HBC方案将LPDDR堆叠于计算芯片上，容量/功耗比较SRAM高约200倍，带宽/功耗比较HBM高约6倍
- ▸SK海力士推出PIM、HBF（容量约为HBM的10倍）及SALT-KV跨层KV缓存调度三类方案
- ▸行业效率标尺从FLOPs转向tokens/W和tokens/$，博通、Marvell、Astera Labs等定制芯片与互联厂商受关注
🔥犀利点评
内存墙本质是摩尔定律失速后，GPU中心架构的遮羞布被扯掉了。算力不稀缺，带宽和容量才稀缺，所以行业集体转向解耦内存和每瓦令牌数——这是从卖FLOPs到卖效率的范式切换。但别急着欢呼：PIM、HBF、zHBM各家各说各话，互操作标准和生态统一还遥遥无期，解耦谈何容易。真正确定的赢家是博通、Marvell这些互联中间层玩家，蛋糕再怎么切，管道钱先赚到。
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