三星海力士憑啥贏麻了？金正浩揭秘：全球只有它們能做這兩件事？

被稱為"HBM之父"的韓國科學(xué)技術(shù)院（KAIST）金正浩教授拋出一個顛覆認知的判斷：AI的本質(zhì)是內(nèi)存，而不是GPU。

近日，韓國科學(xué)技術(shù)院（KAIST）電氣工程系教授金正浩接受視頻專訪，圍繞HBM技術(shù)演進、AI算力格局和未來半導(dǎo)體架構(gòu)作出系統(tǒng)性闡述。金正浩被業(yè)界稱為"HBM之父"，早在2010年代初期便與SK海力士合作參與HBM1開發(fā)，此后主導(dǎo)了一系列底層架構(gòu)研究。此次訪談內(nèi)容在科技與投資圈廣泛流傳，核心觀點直指當(dāng)前AI算力競賽的結(jié)構(gòu)性矛盾。

金正浩在訪談中直接給出了一個令人震動的數(shù)字：

"GPU裝100萬臺，真正工作的時間只有10%。"

他解釋，每當(dāng)ChatGPT輸出一個詞，系統(tǒng)就需要從HBM中讀取數(shù)據(jù)、完成計算、再寫回內(nèi)存，"讀和寫幾乎占掉了全部時間，GPU就在旁邊干等著。"即便通過算法優(yōu)化，GPU利用率也很難突破30%。

這正是他多年堅持的核心論斷的現(xiàn)實依據(jù)："AI等于內(nèi)存（AI = Memory）。"

金正浩對英偉達（NVIDIA）現(xiàn)狀的判斷措辭犀利。他說，黃仁勛近期頻繁訪問韓國、參加綜藝、吃炸雞喝啤酒、會見各路人士，"這么多會面背后，說明他不安心"。

"GPU的技術(shù)性成長已經(jīng)快停了，這是我的判斷。人工智能計算機的進化，掌握在內(nèi)存手里。"

他的邏輯鏈條清晰：GPU想提升性能，只能擴大芯片面積、堆更多計算單元；但GPU太熱，必須在背面安裝散熱裝置，因此無法像內(nèi)存一樣垂直堆疊。"GPU陷入了外通死局（外通手? ?? ??）。"

相比之下，從訓(xùn)練時代轉(zhuǎn)向推理時代，內(nèi)存的重要性正在被重新定價。金正浩說："推理時代，更重要的是往AI里塞進多少數(shù)據(jù)，而決定這一點的半導(dǎo)體是內(nèi)存。"

他進一步指出，AI能力的競爭最終是內(nèi)存能力的競爭："谷歌Gemini、OpenAI、Anthropic Claude，誰更強，是由內(nèi)存決定的——這是我的主張。"

金正浩將HBM的價值歸結(jié)為兩個維度。

第二是帶寬。金正浩打了個比方："傳統(tǒng)內(nèi)存如果是8車道高速公路，HBM是1024車道，現(xiàn)在是2048車道，幾年后可能達到100萬車道。" 靠并行通道同時傳輸海量數(shù)據(jù)，才能匹配AI計算的速度需求。

HBM解決了速度問題，但容量依然有天花板。金正浩在訪談中詳細闡述了他認為的下一條技術(shù)路線——HBF（High Bandwidth Flash）。

簡單說，HBF就是把NAND閃存像HBM一樣垂直堆疊。DRAM速度快但容量有限，NAND閃存容量大、可長期保存數(shù)據(jù)，速度雖然慢一些，但在推理場景中足夠滿足"冷數(shù)據(jù)"的存儲需求。

金正浩認為，未來HBM和HBF將形成共存格局，類似于城市規(guī)劃："就像有百貨商場，周圍有復(fù)式公寓、普通住宅，各種形態(tài)的HBM、HBF組合在一起，形成復(fù)合體，向GPU供給數(shù)據(jù)。"

他作出了一個明確的長期預(yù)判："現(xiàn)在是HBM的時代，但10年后，NAND閃存和HBF的市場需求將超過HBM。三星和SK海力士必須為HBF時代做好準(zhǔn)備。"

他指出，目前正在開發(fā)HBF的公司包括SK海力士、閃迪、三星電子，以及日本的鎧俠（Kioxia）。鎧俠市值最近超過了豐田汽車，成為日本股市第一，閃迪股價持續(xù)上漲，而三星和SK海力士則在韓國市場維持市值領(lǐng)先地位。

金正浩還提出了一個目前仍屬于前沿概念的設(shè)想——HBS（High Bandwidth SRAM）。

SRAM（靜態(tài)隨機存儲器）比DRAM快約1000倍，但密度低、成本高，傳統(tǒng)上只能作為芯片內(nèi)的小容量緩存。金正浩的思路是：把整張12英寸晶圓全部做成SRAM，再垂直堆疊12至16層，就能將容量從100GB擴展到1600GB。

"這樣速度快1000倍，容量又足夠，那就說得通了。"

他描述的終極AI芯片形態(tài)是一棟"100層3D大樓"："HBM、HBF、HBS各自構(gòu)成多層建筑，GPU放在頂層負責(zé)散熱冷卻，這就是未來AI計算機不可避免的3D半導(dǎo)體結(jié)構(gòu)——這是我現(xiàn)在的判斷。"

他同時坦言，這條路最大的工程挑戰(zhàn)不是計算，而是供電與散熱："要給GPU和堆疊內(nèi)存供幾千安培的電，電力供應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計將是最難的技術(shù)，這也將成為企業(yè)間真正的核心競爭力。"

金正浩專門談到了HBM4帶來的供需結(jié)構(gòu)變化。

過去，內(nèi)存是標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，廠商先生產(chǎn)、客戶再選購，買家主導(dǎo)價格，庫存風(fēng)險由內(nèi)存廠商承擔(dān)，這就是"內(nèi)存周期"的本質(zhì)。

但從HBM4開始，由于需要根據(jù)英偉達、谷歌、AMD等客戶的加速器架構(gòu)量身設(shè)計（即"定制HBM"），內(nèi)存廠商必須在研發(fā)之初就拿到客戶的數(shù)量承諾，才會啟動開發(fā)——也就是所謂的"長期協(xié)議（Long-term Agreement）"。

"AI企業(yè)太需要高性能HBM了，所以他們排隊來。供應(yīng)方開始決定價格，這是范式的轉(zhuǎn)變。"

他還預(yù)期，未來HBM芯片內(nèi)將集成通信功能，實現(xiàn)"HBM之間相互通話"，形成類似聯(lián)盟的結(jié)構(gòu)："我們自己溝通，誰對我們更好，就給誰更多內(nèi)存；不聽話的GPU，就不分配。"

這進一步抬升了內(nèi)存廠商的系統(tǒng)性地位。

金正浩在訪談中反復(fù)強調(diào)，全球范圍內(nèi)能同時量產(chǎn)DRAM（HBM）和NAND閃存（HBF）的公司，目前只有三星電子和SK海力士。

"閃迪和鎧俠雖然股價沖天，但只能做HBF，做不了HBM。三星和SK海力士擁有引領(lǐng)未來最強大的工具。"

當(dāng)被問及三星與SK海力士今年合計營業(yè)利潤500萬億至600萬億韓元的預(yù)測是否現(xiàn)實，金正浩回答："現(xiàn)實的。" 他補充說，他經(jīng)常與兩家公司的高管進行技術(shù)交流，"他們的眼神越來越亮了。"

不過他也指出競爭壓力真實存在，美光、閃迪獲得來自英偉達和谷歌的訂單分流。

金正浩還將內(nèi)存需求的敘事延伸至終端設(shè)備。

他預(yù)測，未來AI PC要真正實現(xiàn)個人AI計算，所需內(nèi)存規(guī)模將使"一臺PC的價格達到1000萬韓元，內(nèi)存價格決定PC價格"。而AI智能手機售價300萬至500萬韓元中，200萬至300萬韓元將是內(nèi)存的價格。

"AI基礎(chǔ)設(shè)施、AI模型的持續(xù)進化，需要越來越多的內(nèi)存。AI PC和AI手機，是這個趨勢的另一條主線。"

金正浩對AI演進方向的判斷同樣值得關(guān)注。他認為，隨著Agentic AI（智能體AI）和Physical AI（具身AI/物理AI）的到來，內(nèi)存使用量將比現(xiàn)在高出約1000倍。

"AI代理24小時工作，不像人類還要睡覺，工作量暴增，內(nèi)存需求自然跟著爆炸。那時候不是HBM，而是需要'超級HBM'的時代了。"

金正浩在訪談結(jié)尾追溯了自己的學(xué)術(shù)路徑。他1993年獲得博士學(xué)位，研究方向是飛秒（femtosecond）級超快電信號測量，導(dǎo)師數(shù)年前獲得諾貝爾物理學(xué)獎。1994年他加入三星電子內(nèi)存事業(yè)部，1996年回到KAIST，此后持續(xù)深耕內(nèi)存與HBM基礎(chǔ)研究約10年，才形成商業(yè)產(chǎn)品。

2015年，他在一次校內(nèi)會議上第一次聽到"深度學(xué)習(xí)"這個詞，隨即意識到AI算法與HBM架構(gòu)背后用的是同一套數(shù)學(xué)——線性代數(shù)和矩陣運算。"我在大學(xué)二年級特別喜歡矩陣，兩邊恰好用的是一樣的數(shù)學(xué)——這就是運氣。"

他笑言，當(dāng)初做HBM時想的是用在電視機上讓畫面更生動，完全沒想到會成為AI時代的基礎(chǔ)設(shè)施："那時候不知道，這也可以說是運氣。"