AI发展的核心瓶颈 - 英特尔CEO陈立武警示，AI发展的关键瓶颈已从算力转向内存[3][6] - 在大模型训练与推理过程中，GPU与内存之间每秒需交换数十TB级数据，瓶颈如同顶级跑车受困于纤细油管[3][6] 高端AI内存（HBM）的供给现状 - 全球能大规模量产高端AI所需HBM内存的仅有三家企业[3][6] - 高端HBM内存的产能已被预订至2028年[3][6] - 这导致了算力与内存扩产之间的严重失衡[3][6] 内存瓶颈引发的系统性影响 - 短期影响：导致算力利用率低下，并推高模型训练与推理成本[3][6] - 中期影响：将考验芯片制造产能与半导体工业体系的承载极限[3][6] - 长期影响：挑战电力、散热、材料、互联等基础设施的支撑能力[3][6] AI竞争的本质演变 - AI竞争已超越算法层面，演变为对国家级完整产业体系的长期耐力比拼[3][6] - 该产业体系涵盖算力、内存制造、能源与基础设施[3][6] - 未来决定AI上限的，并非偶发性的模型突破，而是支撑复杂系统持续稳定运转的深厚工业底蕴[3][7] - 模型与框架会迭代，但芯片、内存、材料等底层能力一旦落后，则需漫长周期追赶[3][7] AI的终极形态展望 - AI的终极形态是稳定运转的智能工业机器，而非单一的聪明模型[3][7]