AI算力的“内存墙”困局与破局：英伟达携手SK海力士重构存储架构_CPU

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5. 英伟达CFO吐槽对手因内存短缺而措手不及：“我们早就知道价格会飙升”据外媒报道，近日英伟达首席财务官Collette Kress在接受采访时表示，英伟达很早就预料到内存价格即将飙升，因此他们提前订购了大量内存，最终在现在供应链动荡之际，英伟达确保了关键内存芯片的稳定供应，成功保持住了领先地位。而在谈到其他竞争公司抱怨内存价格高时，Collette Kress表示：“许多公司现在都惊呼‘天哪，内存价格上涨了！’但我们早就预料到这种情况，而且这是每个人都应该早就订购的东西，至少我们早就订购了。”随后她也透露，英伟达目前正在与内存供应商合作，按需生产芯片，而不是购买现货产品：“他们和我们一起设计。然后他们会问，我们需要多少供应量？我们不是只跟一家供应商合作，而是跟所有三家内存供应商都合作。我们告诉他们，这是我们要开发的产品。然后我们必须让他们都配合我们，协同工作。我没见过其他公司这么做。”

6. 戴尔科技集团CEO迈克尔・戴尔在公开活动中表示，预计2028年AI加速器领域的总内存需求将较2023年激增625倍。而全球AI内存市场的供应短缺问题短期内难以得到缓解，供需失衡的格局将持续存在。这一 625倍的需求增长由两大核心因素叠加形成，英伟达2023年推出的H100加速器搭载80GB内存，到2028年单颗AI加速器的内存容量将提升2TB，实现25倍增长。

7. #英伟达SK集团合作# 6月7日，英伟达首席执行官黄仁勋和SK集团董事长Chey宣布合作计划。战略合作：SK海力士将供应HBM4内存用于英伟达最新AI加速器；双方共拓AI超算、机器人及物理AI数字孪生技术。英伟达还计划在韩国设立研发中心，并与三星、现代等企业强化AI生态。黄仁勋预警内存短缺或持续数年，此举意在提前锁定关键供应。#两大芯片巨头掌门人将会面##黄仁勋称内存将长时间短缺#

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13. 韩媒报道，三星HBM4已获得NV的订单，计划在春节之后成为全球首家量产交付HBM4的公司。在HBM4时代，三星的份额将上升，抢的更多的是美光的份额，海力士的份额将维持在50%，甚至达到70%。不过从技术上对比，三星的HBM4相对更先进一些。

14. 英伟达将携手韩国SK集团于周一正式对外公布合作方案，英伟达CEO黄仁勋直言，目前存储芯片供不应求的现状，还会延续数年之久。据SK海力士相关发言人确认，公司董事长崔泰源与黄仁勋将在周一上午面向媒体详解双方合作内容，这也和此前韩媒曝出的消息相吻合。黄仁勋也对外证实，双方会在周一联合发布相关动态。他透露，本次合作涉猎范围较广，涵盖AI超算、中央处理器、新一代个人电脑以及机器人等多个领域，此次会面主要是敲定合作具体规划，更多细节暂未对外披露。对于行业现状，黄仁勋表示存储芯片紧缺的问题短期内难以改善。从晶圆生产、芯片封装到硅光模块，整条产业链各环节都出现供货不足的情况，核心原因是市场需求始终保持高位，这类供需紧张的局面预计还将持续好几年。据悉，会谈间隙，黄仁勋还和SK海力士社长等一众集团高管，在首尔当地一家炸鸡啤酒店一边享用韩式炸鸡与啤酒，一边继续交流洽谈。

15. #英伟达SK集团合作#黄仁勋与崔泰源一起吃炸鸡的时候，就有媒体说了要开始深度合作了，果不其然，这就有结果了。这次合作预计涵盖AI 超级计算机、下一代高带宽内存、中央处理器、新型个人电脑、机器人技术以及 AI 云基础设施等。海力士将基于英伟达技术建设 AI 数据中心，SK 集团计划打造配备超过 5 万块英伟达GPU 的 AI 工厂。英伟达将继续大量采购 SK 海力士的内存芯片，并延长合作以应对 AI 基础设施的爆炸式需求。双方还将共同开发下一代内存解决方案，用于 Vera Rubin 超级计算机、RTX Spark PC、Jetson Thor 机器人等平台。黄仁勋也表示，内存短缺将持续数年，并称双方合作将推动AI 工厂成为下一代工业革命的核心。

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20. 手机电脑内存价格暴涨的主要原因，还是AI算力需求爆发导致存储产能结构性失衡。全球数据中心和高性能计算对HBM（高带宽内存）的需求激增，促使大厂将产能优先转向利润更高的HBM及服务器用DRAM，造成消费级DRAM和NAND闪存供应大幅缩减，再叠加厂商库存普遍偏低、经销商囤货惜售等因素，进一步加剧了市场供需失衡，价格水涨船高，短时间之变不了。

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25. 有网友问为什么AI大模型需要那么多内存，XX还能涨多久，是需要更多内存存数据吗？答：先纠正一个最普遍的误解:现在AI抢的不是"存数据的空间",不是容量墙,是带宽墙。为了拿到足够的带宽,不得不堆上巨量内存，容量反而是搭着带宽的副产品。(下面把显存也算作内存的一种,一种高端内存;消费级PC那条DDR是普通内存。)第一层,带宽墙,这是根。LLM推理分两段:Prefill吃算力,Decode吃带宽。reasoning模型的长思维链、agent的长程任务,本质上就是把最吃带宽的解码阶段无限拉长——每吐一个字,都要把整个模型权重从显存里完整搬一遍出来,计算量极小,纯粹是搬运。而硬件偏偏朝相反方向走:2012到2022年,英伟达GPU的FLOPS涨了80倍,显存带宽只涨了17倍,剪刀差还在扩大。算力过剩、带宽被饿死,这才是"卡内存"的真身。推理的瓶颈是内存和互联,不是算力。这里有个常被讲错的点要厘清:复制多个模型副本,提高的是集群总吞吐(每秒服务多少token),不是单条流的带宽——你一个用户生成一个字,还是卡在那一张卡的HBM带宽上,复制十份也救不了这一个字。吞吐、带宽、容量是三个轴。吞吐决定能同时服务多少人,带宽决定每个人的吐字速度,容量决定能塞下多大的模型和多长的上下文。第二层,容量,排第二位。长上下文 × 高并发,KV cache线性膨胀;MoE把总参数推到天量,所有专家都得常驻显存;再加harness等配套也吃内存。容量压力确实存在,长上下文和agent场景下还会明显上升,但相对带宽是次要矛盾。关键在于:HBM是把带宽和容量打包卖的,你为了拿带宽必须堆HBM,容量是顺带的。哪天有技术能不堆容量就给到这个带宽(近存计算、高带宽闪存这类),内存用量自然会下来。第三层,供给侧被HBM挤爆。HBM占的晶圆面积是普通DRAM的三倍(die penalty),三大厂把合计九成多的产能转去做HBM,结果2026 Q1通用DRAM价格环比暴涨九成,HBM全年产能售罄,缺口信号指向2027年以后。技术上的稀缺,直接变成了价格上的暴动——这也是为什么你装机的内存条莫名其妙变贵了:产能都去伺候AI了,没人给消费级供货。具体到XX。一方面他是HBM追赶者，另一条是它少有的领跑赛道——SOCAMM(基于LPDDR5X的模块化低功耗内存,带宽是RDIMM的2.5倍、功耗只有DDR5的三分之一)。它的角色是Grace/Vera CPU侧系统内存的升级换代,定位卡在HBM和普通DDR之间,有人叫它"第二个HBM"。关键是英伟达把XX选为首家供应商,排在韩国几个大厂前头,GB300已经在用,SOCAMM2已经做到256GB送样。这是XX从"追赶者"变"领跑者"的差异化故事。

26. 推理需求暴增，SRAM 如何解决 GPU 不够用的问题？

27. SK海力士敲定五年扩产规划、产能目标翻番，业内预判存储紧缺延续至2030年 SK海力士落地重磅扩产方案，规划未来五年实现晶圆产能整体翻倍，用来承接AI基建爆发催生的存储芯片紧缺行情。 SK集团董事长崔泰源于周二台北电脑展现场受访时提到，全球存储芯片供需紧张格局大概率延续至2030年，企业正加码资本开支填补供货缺口，具体投入数额并未对外公示。该观点也印证了其今年3月提出的晶圆紧缺或将拉长至2030年之后的判断。本轮扩产消息也带动板块估值走高，此前SK海力士市值首度站上万亿关口，连同三星、美光一同迈入万亿市值行列，牢牢把控全球内存产业话语权。此前机构与市场投资者原本普遍预估存储紧俏行情止于2027年，供需偏紧的现状，让存储大厂手握强势议价能力。

28. SK海力士利润率72%碾压英伟达，人均年终奖超60万元，带飞韩国楼市婚恋市场，这场AI造富能持续多久？

29. 如果AI的终极形态不是在屏幕里，而是在现实世界里替人类干活。你觉得下一个爆发点会先出现在机器人，自动驾驶，还是医疗？#大咖观察 #红衣聊AI #科技 #人工智能 #黄仁勋

30. 将 600 亿参数大模型装进手机的瓶颈，终于被中国 AI 公司突破了

31. 科技股遭抛售是“倒车接人”？媒体报道，英伟达公司首席执行官黄仁勋将上周开始的全球科技股抛售潮视为买入良机，他表示人工智能的布局才刚刚拉开序幕。说实话，黄仁勋就是干这个的，说这话多少有点不合适吧？此前，英伟达刚和韩国SK海力士宣布达成一项多年合作协议，将联合研发新一代人工智能专用存储芯片。

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35. 英伟达很快会反超谷歌TPU，AI模型的竞争格局会在2026年1季度变天#英伟达 #马斯克 #算力 #Gemini3#TPU #GPU #AI模型#算力集群

36. 【推理计算的真正瓶颈已经转移：从芯片问题变成系统问题】NVIDIA在CES发布的Rubin架构规格引发了一场关于AI推理未来的深度讨论。+ 核心数据揭示的趋势Rubin的关键参数耐人寻味：- 每GPU的scale-out带宽达到1.6 TB/s- 72个GPU可作为单一NVLink域协同工作- HBM容量仅提升1.5倍，但带宽提升2.8倍，算力提升5倍这组数据传递的信号非常明确：算力增长速度远超内存容量增长。这意味着我们无法再简单地“加载更大的模型”然后静态推理，而必须利用超高带宽动态调度和交换数据。+ 业界的深度解读有从业者指出，这一趋势其实早已显现。大模型推理性能受限于内存带宽和互联带宽。具体而言：1. 分布式KV缓存成为刚需：当前的Agent工作负载中，大量请求使用相同的长上下文窗口。单节点处理效率低下，必须采用分布式KV缓存，这正是NVIDIA推出Inference Context Memory Storage平台的原因。2. 高批量处理的网络挑战：为最大化吞吐量需要运行超大batch size，这要求将模型切分到多节点，节点间需要极快的互联。3. Prefill与Decode的分离趋势：Prefill阶段计算密集且高度并行，Decode阶段则受内存带宽限制。Rubin CPX的设计正是针对这一点——移除昂贵的HBM，堆叠更多算力专门处理Prefill。实践中可以将两个阶段拆分到不同集群，根据用户工作负载动态调整资源分配。+ 历史视角与生态变化有人提醒，总线和网络作为瓶颈并非新鲜事——从大型机时代就是如此。每一代互联技术更新后瓶颈会暂时缓解，直到其他组件再次超越容量上限。值得注意的是，NVIDIA也在发布交换芯片，对于NVLink后端网络，他们通过销售完整机架系统将占据大量市场份额。+ 核心洞察黄仁勋的话点明了方向：“未来是在推理链的每一步协调多个优秀模型。”这意味着从“静态推理”到“系统编排”的范式转变。如果软件栈不是为这种编排而生，再强大的Rubin集群也不过是昂贵的暖气机。

37. 英特尔掌门人警告：AI内存危机彻底爆发！别再盯着算力了，这才是真卡点。#大咖观察 #红衣聊AI #内存 #算力 #英特尔

38. 【大语言模型训练与推理核心优化路径】快速阅读：本文梳理了大语言模型在训练与推理阶段的核心优化路径。通过对内存管理、计算效率、并行策略及推理加速的系统性回顾，揭示了如何在有限的硬件资源下实现模型规模的极限扩张。训练和部署大模型，本质上是在跟硬件的物理极限做交易。当参数量迈向千亿级，传统的管理方式会迅速崩溃。内存是第一个崩塌的层级。Attention 机制的二次方复杂度像一个吞噬资源的黑洞。Flash Attention 的聪明之处在于它不再试图一次性吞下整个矩阵，而是通过 Tiling 技术把任务拆解成小块，利用 Shared Memory 进行局部计算；同时配合 Recomputation，用计算换空间，只存线性长度的归一化因子，把内存压力降了下来。推理阶段的成本则主要卡在 KV Cache 上。为了不让模型在生成每个新 token 时都去重算一遍历史，我们必须把之前的 Key 和 Value 存起来。有网友提到，通过 GQA 或 MQA 这种共享机制，可以大幅削减缓存的体积。如果想更进一步，Speculative Decoding 这种“小模型先探路，大模型再校验”的策略，能让推理速度实现翻倍。而在训练的分布式架构里，并行策略的组合拳才是核心。ZeRO 优化器通过对参数、梯度和优化器状态进行分片，把原本冗余的内存消耗降到了极低。Pipeline Parallelism 试图解决 GPU 闲置的“气泡”问题，像 GPipe 或 PipeDream 都在尝试通过微批次调度来填满流水线。至于 Tensor Parallelism，它通过行列拆分矩阵，把巨大的计算量分摊到不同设备上。如果模型还是太大，MoE（混合专家模型）提供了一种思路：不再让每个 token 都经过整个网络，而是通过 Router 路由到特定的“专家”那里。这虽然带来了负载均衡的挑战，但确实让计算效率有了质的飞跃。优化从来不是单一维度的胜利，而是内存、计算与通信之间的一场精密平衡。x.com/gauri__gupta/status/2051882947758993815

39. 英伟达与 SK 海力士宣布合作，将共同开发下一代 AI 内存，双方联手将对行业发展和市场带来哪些影响？

40. 英伟达联手SK海力士造“会思考的硬盘”，群联电子也加入了，AI存储时代要来了

41. SK 海力士GTC 2026，展出 HBM4 等下一代 AI 存储产品

42. SK海力士正式量产192GB容量SOCAMM2，“建立面向AI服务器的存储器性能新基准”

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47. 为满足英伟达需求，三星、SK海力士被曝抢在测试完成前量产HBM4

48. SK海力士开始量产SOCAMM2，专为英伟达Vera Rubin芯片设计

49. 为英伟达Vera Rubin定制

50. AI内存赛道生变

51. 专供英伟达！SK海力士宣布

52. SK海力士抢跑

53. 英伟达 GTC 2026 推出的 STX 与 CMX 对于AI存储的意义

54. 存储不再是“配角”

55. 黄仁勋再放大招！英伟达BlueField-4 STX，破解AI存储最大死结？

56. AI算力继续扩张，但瓶颈已从算力本身转向数据路径与存储体系

57. 2026年存储行业研究报告

58. SK海力士192GB SOCAMM2量产，AI服务器内存进入新纪元

59. SK海力士正式量产192GB容量SOCAMM2

60. 重塑AI算力版图！SK海力士首款192GB SOCAMM2量产，带宽翻倍能效骤降75%

61. 带宽翻倍、功耗降 75%！SK 海力士新模组直击 AI 内存墙，英伟达 Rubin 平台首秀

62. 192GB！SK 海力士量产 SOCAMM2 内存

63. 带宽翻倍，能效提升75%！SK海力士为英伟达提供新一代AI芯片内存模组

64. AI芯片综述

65. 面向下一代 AI 服务器，SK 海力士正式量产 192GB 容量 SOCAMM2

66. 三星推出SOCAMM2 LPDDR5X AI数据中心内存模块——带宽翻倍、功耗降低，全面超越DDR5 RDIMM

67. Rambus发布SOCAMM2

68. 英伟达AI机柜“吞噬”LPDDR

69. 抢夺英伟达订单！HBM之后，三大芯片巨头再推超级产品

70. HBM把带宽拉满之后，算力真正卡在热和供电上

71. HBM与3D DRAM

72. 一张图看懂 HBM 为什么暴涨

73. AI算力新战场！MRDIMM带宽狂飙45%，谁是幕后赢家？

74. AI芯片已经热到“内存先撑不住”了，SK海力士这次其实在解决整个行业最危险的问题

75. SK 海力士把散热塞进了 HBM 里，AI 内存大战突然有点上头了

76. 谈股论金——热阻暴降30%！SK海力士发布“iHBM”散热黑科技，AI算力“退烧”迎来拐点

77. SK海力士推出集成散热HBM内存技术

78. SK海力士

79. SK 海力士发布iHBM 技术，可以降低产品发热量

80. SK海力士

81. HBM 也开始“自带空调”了

82. SK 海力士推出iHBM 散热解决方案，突破AI热管理瓶颈

83. SK海力士在3D堆叠式内存芯片内部打造创新散热解决方案

84. 算力爆发驱动散热升级，本土产业链迎新机遇！

85. 为什么英伟达、SK海力士暴涨？AI时代真正的产业链到底是什么

86. SK海力士将参加英伟达年度技术大会，展示其AI芯片领先地位

87. SK海力士亮相英伟达GTC 2026，展示面向AI的存储器竞争力

88. SK海力士逆天利润

89. 英伟达新品带动高端内存需求三星、SK海力士开启份额之争

90. SK海力士发布HBM技术路线图！

91. CoWoS三倍扩产

92. CoWoS

93. 英伟达SK海力士联手,共研AI工厂下一代存储

94. 英伟达、SK海力士

95. 两大芯片巨头强强合作！SK海力士携手台积电

96. 192GB，SK海力士开始为英伟达Vera Rubin量产SOCAMM2

97. SK海力士,服务器高内存模块量产

98. 与美光无缘！传英伟达Vera Rubin HBM4将由海力士和三星供应

99. HBM4E 竞赛升级：SK 海力士被曝拟引入台积电 3nm 工艺反超三星，争夺 AI 内存性能主导权

100. CoWoS产能争夺战：2026年谁将分割100万片晶圆产能？

101. HBM4E竞赛升级：SK海力士被曝拟引入台积电3nm工艺反超三星

102. 先进封装｜130万片产能，仍填不满全球封装需求

103. SK海力士在重大测试进展后接近向英伟达供应HBM4内存！

104. 跨越显存与算力的鸿沟：重塑大模型高效推理的KV缓存生存指南

105. SK海力士启动192GB SOCAMM2内存模组量产，专为英伟达新AI服务器设计

106. 三星、美光、英特尔分食英伟达大单：三星代工LPU，美光量产HBM4

107. 英伟达海力士 AI 硬盘横空出世，云计算与 AI 双驱动下，集成商囤内存刻不容缓！

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111. “再次超越三星”SK海力士–台积电“HBM4联盟”强化

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115. 韩媒：SK 海力士 M15X 晶圆厂提前四个月投产 HBM4

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120. 对抗三星，SK海力士研发HBM4新技术

121. SK海力士展出12层堆叠48GB HBM4E内存

122. HBM DRAM：用3D堆叠换带宽的代价与边界

123. 6月3日消息，SK 海力士今年在台北国际电脑展 COMPUTEX 上展出了 HBM4E 48GB 12Hi 样品。这一内存应基于 12 层堆叠的 32Gb 1cnm DRAM Die，引脚速率达到 16.0Gbps，单堆栈带宽达到 4.0TB/s。SK 海力士宣称其 HBM4E 48GB 12Hi 实现了 38% 的带宽提升和 33% 的单 Die 容量提升。而在客户端存储部分，SK 海力士展出了一系列 DRAM 和 NAND 产品，并确认基于 V9 TLC、主打能效的 PVF01 是其首款 DRAM-less 架构 PCIe Gen5 客户端固态硬盘 (cSSD)。 SK海力士的其它展品还包括用于 NVIDIA DGX Spark 的 1anm 16GB LPDDR5X-8533、支持 DLC 液冷的 PEB210 E1.S 固态硬盘、适配 NVIDIA Bluefield-4 DPU 的 PE9010 M.2 固态硬盘、面向 NVIDIA Vera Rubin 超级芯片的 1cnm 96GB LPDDR5X-9600 SOCAMM2 等。 #SK海力士 #HBM4E #AI内存 #DRAM #COMPUTEX

124. SK海力士展出12层堆叠48GB HBM4E内存，引脚速率16Gbps

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128. 英伟达钦点韩双雄炸场官宣！3月11日消息，英伟达正式敲定下一代旗舰AI加速器Vera Rubin的HBM4核心供应商，三星与SK海力士成功入选，美光遗憾出局。此举直接左右全球存储芯片格局，SK海力士盘中暴涨超13%，三星涨幅突破10%。据悉，Vera Rubin平台对HBM4要求严苛，需2048个信号通道，三星凭借2纳米垂直整合技术、SK海力士依托16层堆叠黑科技脱颖而出。目前SK海力士HBM订单已排至2026年底，三星HBM4报价较上一代上涨30%，英伟达仍照单全收，足见AI时代HBM的战略重要性。 #英伟达 #HBM4 #韩双雄

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