存储芯片
内存瓶颈难破？AI芯片行业正通过“解耦内存”提速
📋总体概括
2026年AI基础设施峰会上，美银证券报告指出Micron、三星、SK海力士、博通、Marvell、OpenAI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技术路径。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，剪刀差持续扩大。效率指标正取代算力规模成为行业标尺，从FLOPs转向每瓦/每美元令牌数；高通、SK海力士、三星分别推出HBC、PIM/HBF、zHBM等方案，定制芯片与开放互联需求同步上升。
⚡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，内存墙成AI扩展核心瓶颈
- ▸内存与存储分层解耦成为峰会各方共识的技术路径，行业标尺从FLOPs转向每瓦令牌数和每美元令牌数
- ▸高通HBC方案将LPDDR堆叠于计算芯片上，实现较SRAM约200倍容量/功耗比、较HBM约6倍带宽/功耗比
- ▸SK海力士推出PIM（每机架容量较SRAM提升288倍）、HBF（容量约HBM十倍）及SALT-KV缓存调度软件
- ▸三星zHBM采用3D DRAM堆叠路线，博通、Marvell、Astera Labs因定制芯片与互联需求受市场关注
🔥犀利点评
内存墙说了这么多年，如今连OpenAI和云巨头都坐不住了，说明问题已从学术议题变成烧钱的速度限制。240倍对2倍的剪刀差不可能靠挤工艺解决，解耦内存本质是承认GPU中心架构破产，把内存从附庸升格为独立资源池。赢家显然是三星、海力士、博通们——卖内存和互联的终于迎来定价权。但各家方案互不兼容，开放互联口号喊得响，最终恐怕又是一场生态割据战。
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