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%；在自动驾驶算法的实时推理中，车辆传感器采集的每秒30GB数据能通过HBM4实现无延迟传输，为决策系统争取到宝贵的反应时间。
更关键的是HBM4的物理层优化，采用了CoWoS封装技术，将多个DRAM芯片垂直堆叠并通过硅通孔（TSV）互联，数据传输路径由此极大缩短。
这种物理结构的改进，配合优化后的缓存一致性协议，显著降低了内存延迟，让AI芯片在处理时序数据时的响应速度提升。
在金融高频交易的AI预测模型中，这种低延迟特性可将数据处理响应时间压缩至微秒级，为交易决策提供更及时的支持。
对于SK海力士而言，此次合作是其HBM技术商业化的重要节点。
HBM4面临三星、美光的激烈竞争。通过与英特尔绑定，SK海力士不仅能提前验证HBM4在复杂AI场景下的适配性，还能借助英特尔庞大的服务器客户资源，建立规模化生产优势。
目前SK海力士在韩国利川的HBM4生产线已启动二期扩建，预计2026年量产，总体产能将达到30万片晶圆；目前还不清楚与英特尔的合作订单，将占多少比例的产能。
英特尔的需求，整体上看，应当更具战略紧迫性。
在AI芯片市场，英伟达凭借CUDA生态和H100/H200系列产品占据70%+份额（数据来源：Mercury Research）。
Jaguar Shores作为英特尔新一代AI加速器，亟需通过硬件差异化实现破局。
HBM4内存的引入，使Jaguar Shores在内存带宽指标上首次达到行业领先水平，为其切入云服务商定制化AI服务器市场提供关键筹码。
英特尔数据中心事业部已与微软Azure达成初步协议，计划在2026年部署搭载Jaguar Shores和HBM4的AI服务器集群，用于支持大语言模型的分布式训练。
在内存市场，此次合作加剧了HBM领域的“三国杀”局面。
三星电子已宣布将在2025年底前量产HBM4，采用了12层堆叠技术，比SK海力士多2层，宣称带宽可再提升10%；美光也计划在2026年实现技术突破，重点优化HBM4的功耗表现，目标将能效比提升25%。
SK海力士与英特尔的绑定，可能促使三星加速与AMD的合作，双方已在研发基于HBM4的GPU原型机；美光则与高通联手，探索HBM4在移动AI芯片上的应用，试图开辟新的市场空间。
这样的竞争烈度，可能会推动HBM技术迭代周期从两年缩短至一年内，2027年HBM5的研发可能提前启动。
AI芯片市场的竞争维度正在发生变化。
英伟达的优势在于完整的软硬件生态，但随着HBM4等通用技术的普及，其他厂商得以在硬件性能上缩小差距。
数据中心运营商已开始尝试多厂商AI芯片混合部署方案，谷歌TPU（张量处理器：Tensor Processing Unit，定制AI加速卡，属于ASIC类型）与英伟达GPU的混合集群已在部分业务中应用。
英特尔若能通过Jaguar Shores+HBM4组合证明性价比优势，有望打破英伟达在超大规模数据中心的垄断局面。
目前，亚马逊AWS已表示将对Jaguar Shores做为期6个月的性能测试，测试内容涵盖模型训练速度、能耗比、兼容性等多项关键指标。
尽管HBM4能显著提升AI芯片性能，但仍面临发展瓶颈：其一，垂直堆叠带来的散热问题，HBM4芯片组工作时的热密度达150W/cm²，超出传统风冷散热能力，英特尔为此专门开发了浸没式液冷方案，通过氟化液直接接触芯片表面，散热效率比冷板式液冷大幅提高。
其二，成本居高不下，单颗HBM4芯片的制造成本约为HBM3E的1.3倍（数据来源：TrendForce），原因是因为I/O数量从1024变为2048，芯片设计复杂度加剧，晶圆体积变大，且基础芯片变为逻辑芯片，同时还采用了更先进的制程生产逻辑芯片。
对于英特尔而言，获得HBM4只是第一步。
如何通过软件优化（如开发专用内存调度算法）、散热创新（如液冷一体化设计），将硬件性能转化为实际应用优势，才是决定Jaguar Shores市场成败的关键，也是英特尔能否真正取得AI加速卡市场竞争门票的最好注脚。
英特尔软件团队已开发出基于动态内存分区的调度算法，可根据不同AI任务的内存需求自动分配带宽资源，在测试中提升了BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型的训练效率。
SK海力士同样需要与更多芯片厂商合作，推动HBM4成为行业标准，避免陷入“技术先进但生态孤立”困境。
目前，SK海力士已与台积电达成合作，将HBM4集成到CoWoS封装的参考设计中，降低其他芯片厂商的适配难度。
SK海力士与英特尔的HBM4合作，不仅关乎内存与芯片的性能提升，更预示着未来AI硬件竞争将从单一技术比拼，转向生态构建与产业链整合的全方位较量。
这场合作的最终成效，将在未来2-3年AI芯片市场的洗牌中得到验证，而其影响也将延伸至整个AI产业的技术路径选择与发展节奏。
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