作者：周源/华尔街见闻 最近业界有消息称，SK海力士有望与英特尔就HBM4（第六代）内存供应展开合作，这是否意味着英 特尔开始正式走上AI加速卡市场竞争角斗场？ 在算力需求呈指数级增长的当下，内存与芯片的协同关系，已从传统的硬件配套，演变为决定AI系统 竞争力的核心要素。 无论是大型数据中心的AI模型训练，还是边缘设备的实时推理，内存性能都成为制约系统效率的关键 变量，而HBM4与Jaguar Shores的结合，符合行业发展趋势。 AI芯片的性能瓶颈，已从单纯的计算能力，扩展到数据传输环节。 以Transformer架构的大语言模型为例，训练过程中参数更新产生的海量数据，需频繁在内存与处理器间 交互，传统DDR内存的串行传输模式，导致数据等待时间占比超过30%。 这种计算资源闲置现象在训练千亿参数模型时尤为明显，往往造成单卡日均有效计算时长不足。 HBM4通过2048-bit接口实现的并行数据传输，将内存带宽提升至前代产品1.5倍+，这种架构革新直接解 决了AI芯片"计算快、传输慢"的矛盾。 在图像生成领域，采用HBM4内存的AI加速器，处理512x512分辨率图像的生成速度，比使用HBM3快 约40%；在 ...