黄仁勋：AI 核心竞争力将转向内存
7月6日，“HBM之父”金正浩教授扔出一颗炸弹：AI的本质是内存，不是GPU。他给出一个让人窒息的数字——GPU真正工作的时间只有10%。ChatGPT每输出一个词，系统就要从HBM读数据、计算、再写回内存。“读和写几乎占掉全部时间，GPU就在旁边干等着”。即便优化到极致，GPU利用率也很难突破30%。老黄最近频繁跑韩国、吃炸鸡喝啤酒、见各路人士，“这么多会面，说明他不安心”。金正浩的判断更狠：GPU技术性成长快停了。GPU太热，背面要装散热，没法像内存一样垂直堆叠，陷入了“外通死局”。数据在说话。美光毛利率飙到84.9%，未来履约义务高达1000亿美元。HBM4时代，AI客户必须为每一代加速器定制内存设计。内存供应商开始定价格，而不是接受价格。SK海力士、三星在韩国投资800万亿韩元（约5180亿美元）建四座晶圆厂。3万亿美元集中在GPU制造商手里，但权力正在向内存转移。过去两年，老板们闭着眼睛买GPU、堆算力、烧电费，以为卡越多越牛。但金正浩说得很直白：推理时代，谁强由内存决定。你花100万买的GPU，90万在等内存喂数据。等于你雇了个年薪百万的专家，结果他90%的时间在等快递员送资料。黄仁勋自己也承认，内存墙是AI发展的第一制约因素。英伟达从H100到Rubin，核心升级一直是HBM堆叠层数、显存容量、跨卡互联带宽。Rubin单卡搭载8组HBM4，带宽拉到22TB每秒——升级重点早就从算力转向了内存。2026年Q3内存价格预计再涨40%到50%，HBM产能缺口高达50%到60%。老黄说短缺将持续数年。内存正在从“配套零件”变成AI的“核心命脉”。评论区聊聊：你家公司的AI预算，是继续堆GPU，还是开始囤内存？
发布于 广东
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