昨天有新闻爆出，Micron Technology 正在推动一项新的业务焦点——“云内存业务部”，该部门将打造一种称为 HBM 芯片（高带宽内存芯片）的产品。
HBM 芯片是一种 3-D 堆叠的 SDRAM 微处理器，传统上用于高性能硬件配置。在模型设计领域，我们看到大语言模型获得了更多内存容量，并且能够更充分地利用存储在内存中的上下文数据。
所以，发生这场硬件革命是合乎逻辑的。更有意思的是，参与者究竟有哪些。
HBM 市场
业内人士指出，Micron 是全球领先的 HBM 芯片供应商之一，而 Samsung 与 SK Hynix 也是主要玩家。
那么，究竟是谁在制造这些芯片？
以 Samsung 为例。业内消息显示，Samsung 正在与其竞争对手代工伙伴 TSMC 合作，共同开发 HBM 芯片。
我们已经多次看到，TSMC 作为代工厂在市场中占据主导地位。其他公司利用 TSMC 提供的原始制造能力，并在 TSMC 产能基础上发展各自的方案。这反过来引发了从汽车芯片短缺，到近期与出口管制相关的一些棘手地缘政治问题。看起来，如果全球有十几家代工厂，世界局势可能会好很多。
不过，在制造这些高设计芯片的过程中，Samsung 和 TSMC 是否在与 Nvidia 进行竞争？
其实并非如此。
其他业内报道显示，Nvidia 原本计划从 Samsung 采购这些芯片，但供应商未能达到 Nvidia 的要求。
3 月 20 日的一份新闻稿中，Nvidia CEO Jensen Huang 表示，Samsung “有着举足轻重的作用”，但同时提到该公司尚未正式采购 Samsung 的 HBM3E 芯片。
HBM 芯片：内部构造
首先，HBM 芯片是一种 3-D 堆叠的 DRAM 芯片。
该内存单元紧邻 CPU 或 GPU 放置，以克服延迟问题，并实现低功耗下的高带宽。
我向 ChatGPT 进一步询问了这些芯片的规格，它给出了以下信息：
带宽：每个堆叠 819 GB 每秒
速度：每个引脚 6.4 GB
容量：每个堆叠最高可达 64 GB
散热：更高效能
应用场景：人工智能、HPC、GPU （在此语境下，我们主要讨论的是用于 AI 应用）
ChatGPT 还提供了一张有趣的图示，将 HBM 的构造与一种称为 GDDR6 的游戏芯片进行了对比，后者价格更低且更广泛可用。
你可以从这类公开资源中获得更多信息，了解 HBM 如何按照特定需求进行工程设计。
市场影响
让我们简要看一下这一科技市场的角落，为企业高管或其他关心此领域的人提供一些背景信息。
首先，Nvidia 在过去一年内从历史高点下跌约 40%，最近的交易周期中股价一直徘徊在 100 美元左右，这在表面上归因于美国的出口管制。Huang 及其团队宣称，Nvidia 将因新规定损失 55 亿美元，这一说法近期引起了广泛关注。接着是 Micron，目前股价约 70 美元，约为历史高点的一半，自冬季以来大幅回落。至于 Samsung，其股票在短时间内下跌了约 8%。AMD 等公司同样表现不佳。
正如 AJ Bell 投资总监 Russ Mould 所言（由 Elsa Ohlen 为 Barron’s 报道），“来自 AI 芯片冠军 Nvidia 的警告称，由于美国对向中国出口管制的收紧，公司将面临 55 亿美元的损失，这标志着华盛顿和北京之间不断升级的针锋相对进入了新篇章。”
这就是当前一些引人注目的全新硬件发展动态。从大语言模型的角度来看，背景则是具备持久记忆功能的模型进步。比如，我曾谈论过使用 Sesame 的 AI 聊天伙伴，并观察到“ Maya”似乎在好日子里能记住我作为回访用户的名字。连同链式思维，记忆能力正为我们那些充满活力、备受期待的神经网络朋友和邻居打造更多可能性。
