如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 《路透》周三(17 日) 援引知情人士消息报导，Google正展开一项全新行动，试图从软件层面削弱 英 伟 达 在 人 工 智 能 (AI) 运 算 市 场 的 长 期 优 势 。 据 悉 ， Google 正 在 推 动 一 项 内 部 称 为 「TorchTPU」的新计划，目标是让自家AI 芯片Tensor Processing Units(TPU)能更顺畅地执行全 球最广泛使用的AI 软件框架PyTorch，借此降低开发者转向英伟达GPU 以外选项的门槛。 这项行动被视为Google 积极强化TPU 竞争力的重要一环。随着TPU 销售逐渐成为Google 云端事 业的重要成长动能，Google 也面临投资人检视其AI 投资是否能转化为实际营收的压力。然而，单 靠硬件性能并不足以改变市场结构，软件生态系才是影响芯片采用度的关键。 补齐软件短板TorchTPU 直指英伟达护城河 知 情 人 士 指 出 ， 「 TorchTPU 」 计 划 的 核 心 目 标 ， 在 于 消 除 TPU 长 期 以 来 的 一 大 障 碍 —— 与 PyTorch 的相容性不足。多数 ...

如果您希望可以时常见面，欢迎标星收藏哦~ 五位消息人士称，美国总统唐纳德·特朗普的 政府已启动一项审查，该审查可能导致英伟达第二强 大的AI芯片首次向中国发货，从而兑现了他允许这项备受争议的销售的承诺。 特朗普本月表示，他将允许英伟达的H200芯片出口到中国，美国政府收取25%的费用，而这些销 售将有助于美国公司通过减少对中国芯片的需求，保持对中国芯片制造商的领先地位。 此举招致美国各政治派别对华鹰派的猛烈抨击，他们担心这些芯片将极大地增强北京的军事实力， 并削弱美国在人工智能领域的优势。 但美国何时会批准此类销售，以及北京是否会允许中国公司购买英伟达芯片，仍然存在疑问。 路透社上周报道称，英伟达正在考虑增加 H200 的产量，H200 是其目前旗舰芯片 Blackwell 的直 接前身，此前来自中国的初始订单超过了目前的产能。 消息人士称，负责监管出口政策的美国商务部已将芯片出口许可证申请送交国务院、能源部和国防 部进行审查。由于审查过程不公开，消息人士要求匿名。 点这里加关注，锁定更多原创内容 根据出口管制条例，这些机构有30天的时间进行评估，如果机构官员意见不一致，最终决定权将 归特朗普所有。此前未有关 ...

每经AI快讯，12月19日，英伟达持仓概念股盘前走高，CoreWeave涨近6%，NEBIUS、Applied Digital涨 超4%。 ...

文章核心观点 - 高带宽内存是AI算力发展的关键基础设施，其性能直接决定了AI模型训练和推理的速度与效率[1] - 韩国KAIST大学发布的HBM技术路线图详细规划了从2026年HBM4到2038年HBM8的完整发展蓝图，揭示了未来十年HBM技术的演进方向[1] - HBM通过3D堆叠等核心技术，在带宽、功耗和体积上相比传统内存具有压倒性优势，已成为AI服务器的必需品[7][11][14] HBM技术定义与核心优势 - HBM是一种专为AI设计的“超级内存”，采用“三明治式”3D堆叠技术，将8-24层核心芯片垂直堆叠，通过硅通孔连接，解决了传统内存的“平面布局”缺陷和数据传输瓶颈[7][8] - HBM相比传统DDR5内存具有三大核心优势：带宽极高、功耗更低、体积迷你[11] - **带宽碾压**：HBM3带宽为819GB/s，HBM4将达2TB/s，HBM8更将飙升至64TB/s，是HBM3的78倍，能满足未来万亿参数AGI的需求[12][56] - **功耗减半**：传输1TB数据，HBM3功耗是DDR5的60%，HBM4能降至50%，可为数据中心节省巨额电费[13] - **体积小巧**：HBM直接集成在GPU封装旁，传输距离从厘米级缩短至毫米级，使AI服务器算力密度提升3倍[10][14] HBM技术发展路线图（2026-2038） - **2026年：HBM4——定制化首秀** - 核心创新在于定制化Base Die，可集成内存控制器并直接连接低成本、大容量的LPDDR内存，作为“备用仓库”[9][22] - 带宽从HBM3的819GB/s提升至2TB/s，单模块容量达36-48GB，是HBM3的2倍[22] - 采用直触液冷散热方案以应对75W的高功耗[24] - 主要面向中端AI服务器、高端游戏显卡等场景[26] - **2029年：HBM5——近内存计算崛起** - 核心创新是引入近内存计算，在内存堆叠中集成NMC处理器和L2缓存，使内存具备计算能力，可将LLM推理中GPU的工作量减少40%，速度提升1.5倍[27][28] - 带宽提升至4TB/s，单模块容量80GB，功率100W[27] - 采用浸没式冷却散热，并集成专用去耦电容芯片以稳定供电[28][29] - 主要面向超算中心、大模型训练集群等场景[31] - **2032年：HBM6——多塔架构优化高吞吐量** - 核心创新是“四塔”结构，在一个Base Die上放置两个独立的Core Die堆叠，使吞吐量比HBM5提升126%[36][38] - 带宽达8TB/s，数据速率提升至16Gbps，单模块容量96-120GB，功率120W[35][36] - 采用硅-玻璃混合中介层以降低成本20%，并集成L3缓存专门存储LLM推理中的KV缓存，减少HBM访问次数73%[38][40] - 主要面向LLM推理集群、实时AI翻译等高吞吐量场景[40] - **2035年：HBM7——内存与闪存融合** - 核心创新是整合高带宽闪存，形成“内存+闪存”协同方案，HBM存高频数据，HBF存低频大容量数据，使系统总容量可达17.6TB，成本比全用HBM降低60%[41][42][46] - 带宽提升至24TB/s，数据速率24Gbps，单模块容量160-192GB，功率160W[44][46] - 支持3D堆叠LPDDR以拓展边缘计算场景，并采用嵌入式液冷散热[46][47] - 主要面向多模态AI系统、自动驾驶中央计算单元等场景[48] - **2038年：HBM8——全3D集成终极形态** - 核心创新是全3D集成技术，通过铜-铜直接键合将GPU裸片垂直堆叠在HBM之上，使数据传输延迟突破1纳秒，I/O功耗降低70%[54] - 带宽达到64TB/s，数据速率32Gbps，单模块容量200-240GB，功率180W[36][56] - 采用双面中介层设计，使单GPU搭配的HBM容量再提升50%，并应用双面嵌入式冷却进行精准温控[56][57] - 专为未来AGI原型机设计，标志着计算架构进入“立体共生”时代[52][60] 支撑HBM性能的三大关键技术 - **硅通孔**：在芯片上制造垂直微孔道，让数据直接在堆叠层间穿梭，传输路径缩短90%以上，是实现3D堆叠的基础[59][67] - **混合键合**：采用铜-铜直接键合工艺替代早期的微凸点连接，使连接电阻降至原来的1/10，实现了更高密度（单片10万个连接点）和更可靠的芯片堆叠，支撑HBM8达到16384个I/O[68][70][71] - **AI辅助设计**：利用AI模型大幅提升HBM复杂结构的设计效率，如PDNFormer模型可在1毫秒内完成电源阻抗分析，Mamba-RL算法可在20分钟内优化去耦电容布局，将设计周期从半年缩短至两周[72][74][76][79] HBM产业格局与市场前景 - 全球HBM市场呈现寡头垄断格局，SK海力士、三星、美光三家公司垄断了90%以上的产能，订单已排至2026年[80][81] - SK海力士为行业龙头，HBM3E良率达90%，占据全球55%的HBM3E出货量，其M15X新工厂投产后月产能将从10万片提升至17.8万片[81] - 三星的HBM3E产能已被谷歌、博通、亚马逊等头部客户包圆，并与OpenAI签订了价值713亿美元的四年供应大单[84] - 美光增速最快，其HBM3E已通过英伟达认证，目标是在2026年将市场份额从7%提升至24%[85] - 2025年全球HBM市场规模已达300亿美元，预计2030年将突破980亿美元，占据整个DRAM市场的50%[80] HBM未来发展的主要挑战 - **成本挑战**：HBM3每GB成本约为DDR5的5倍，HBM4因工艺复杂成本预计再增30%，需通过提升良率（目标95%以上）、扩大产能、技术创新（如采用玻璃中介层）来构建降本体系[86] - **散热挑战**：未来HBM8功率可能突破200W，需研发新型高热导率冷却材料、采用芯片级冷却方案（如集成微型散热鳍片）以及智能温控系统来应对[87] - **生态协同挑战**：需要GPU/CPU厂商优化硬件接口，AI框架针对近内存计算特性优化算法，并推动行业制定统一标准，以降低应用门槛并实现性能最大化[87]

现在AI风口正劲，圈里冒出来一堆趁势而起的新公司，其中CoreWeave绝对是最扎眼的那一个。为啥？ 因为它有个硬靠山——英伟达。 靠着这层关系，它被圈里人戏称为"英伟达干儿子"，不仅能拿到别人抢破头的GPU芯片，还能创造3个 月建好一个数据中心的行业速度，手上攥着的未完成订单都高达556亿。 但最近这阵子，关于它的负面消息接连冒出来，不少人开始犯嘀咕：这公司到底是真有两把刷子，还是 全靠风口和靠山堆出来的虚火？ 一、两头靠人：饭碗全捏在巨头手里 说句掏心窝的话，CoreWeave这生意做的，从头到尾都透着一股"不踏实"。核心问题就一个：太依赖别 人，自己的命门全被别人攥着。 先看给它送钱的客户这边。有数据摆着，它80%的收入都来自微软和英伟达这两家公司，相当于大半个 饭碗都端在人家手里。 更关键的是，它最新披露的556亿未完成订单里，OpenAI、微软、Meta这三家巨头就占了470亿。 这意味着啥？一旦这几家公司哪天减少订单，或者干脆不跟它合作了，CoreWeave的营收就得直接腰 斩，日子立马没法过。 更要命的是，这些巨头根本没打算长期依赖它。就说微软吧，人家明明白白说过，长期来看更愿意自己 建数据中心 ...

每经AI快讯，12月19日，美股七巨头盘前普涨。英伟达涨1.3%，苹果涨0.1%，谷歌涨0.42%，微软涨 0.3%，亚马逊涨0.6%，Meta涨0.3%，特斯拉涨0.86%。 ...

公司股价表现 - 英伟达(NVDA.O)股价在盘前交易时段上涨1.2% [1]

今天，重磅消息来了：美国的AI曼哈顿计划，正式启动！ 就在刚刚，美国能源部白宫签署了历史性的合作文件，这个被命名为「创世纪任务」的国家计划，终于将最顶尖的AI技术与国家实验室的科研能力结合 了起来。 参与方包括微软、谷歌、英伟达、OpenAI、DeepMind、Anthropic等几乎所有的美国科技巨头！ 这个「创世纪」计划，可以称为美国的AI曼哈顿计划，史上首次，规模宏大，影响深远。 这，是一个奇点时刻。 2025年11月，美国政府正式启动这个国家级战略计划，由总统发布行政命令。目标是—— 打造全国首个AI驱动的科研平台，用人工智能与超级计算能力加速科学发现。 从此，美国的AI模型和计算平台，将首次全面应用于可控核聚变、能源材料发现、气候模拟、量子计算算法等重大科学研究，这标志着美国在科技领域 的国家级战略调整——从各自为战，转向系统性的集体攻关。 消息一出，网友们兴奋表示：「这是一次高水平合作」。 「如今的AI，已经成为国家级的战略资产」。 一张白宫签署的协议，集结了从微软、谷歌到OpenAI、DeepMind等24家顶尖科技企业，一场重塑美国科研未来的AI「超级合众国」计划正在拉开序幕。 OpenAI谷 ...

Meta Platforms Inc. (NASDAQ:META) is reportedly working on a new AI model, which will be focused on image and video processing, led by the company’s Chief AI Officer, Alexandr Wang.Focus on Image And Word ModelsThe new AI model, “Mango,” is being developed alongside Meta’s next large language model, which is text-based, reported The Wall Street Journal on Thursday. Wang discussed these AI models during an internal company Q&A session on Thursday, along with Chris Cox, Meta’s Chief Product Officer.The models ...

Hedge fund Coatue Management sold 14% of its Nvidia stake during the third quarter.About halfway through every quarter, any institutional investment fund that manages more than $100 million is required to file a Form 13F with the Securities and Exchange Commission (SEC), documenting all the stocks that it bought and sold during the prior quarter.One such firm that I monitor closely is Coatue Management, founded by Philippe Laffont. During the third quarter, Coatue reduced its position in Nvidia (NVDA +1.87% ...