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美光科技已悄然启动一项颠覆性的研发计划，目标直指下一代高性能显存市场。据消息，该公司正开发一款采用垂直堆叠结构的GDDR内存产品，其技术路径类似当前高带宽内存（HBM），旨在通过堆叠技术，大幅提升传统GDDR显存的性能与容量上限。此举并非简单的迭代，而是试图在标准GDDR与高端HBM之间，开辟一条兼顾高性能与成本优势的全新赛道，以应对市场对更优性价比内存方案的持续渴求。 据悉，美光已制定了明确的研发时间表，计划在今年下半年完成关键设备的安装，并随即进入工艺测试阶段。目前初步技术方案锁定为4层GDDR芯片的垂直堆叠。如果后续研发与测试进程顺利，这款被视为“中间路线”的创新产品，其首批工程测试样品最快有望在2027年面世。这一时间点，...
当AI从“生成”走向“自主行动”，算力的核心瓶颈可能发生根本性转移。被业界誉为“HBM之父”的韩国科学技术院（KAIST）教授Joungho Kim近日发出预言：当前由英伟达主导的GPU中心化AI架构，终将被以内存为核心的新架构所取代。这一判断源于AI应用形态的根本转变——从生成式AI迈向智能体AI（Agentic AI），系统需要同时处理海量文档、视频等多模态数据，即“上下文工程”的崛起。为保障速度与精度，Kim指出，内存带宽和容量必须提升最高1000倍，而输入规模若扩大100至1000倍，内存需求总量膨胀幅度或高达100万倍。 面对这一指数级需求，现有主导AI加速器市场的HBM技术将触及天花板。Kim提出的下一代解决方案是HB...
AI计算的主导权正在发生根本性转移。被誉为“HBM之父”的韩国科学技术院教授金正浩发出关键预警：当前由英伟达GPU主导的AI芯片格局即将瓦解，未来的AI系统将围绕超大容量内存构建，处理器将退居为嵌入其中的组件。这一转变的核心驱动力是AI正从生成式模型迈向需要处理海量实时数据的“智能体（Agentic AI）”时代，内存的带宽与容量已成为最关键的制约瓶颈。 金正浩指出，为支撑智能体同时处理海量文档、视频等多模态数据的需求，内存性能需要实现最高达1000倍的提升。当输入规模扩大百倍至千倍时，内存需求甚至可能呈指数级增长至百万倍。他认为，当前通过堆叠DRAM来实现高带宽的HBM产品，可能难以满足未来需求。因此，他重点看好下一代技术——高...