AI算力重心转向存储：高带宽闪存或成智能体时代新基石

业界公认“高带宽内存之父”的韩国学者金正浩指出，人工智能计算的重心正加速由图形处理器向存储系统转移。随着人工智能从生成式阶段迈向智能体时代，存储能力已成为制约技术演进的核心瓶颈。这一转变的关键动因在于“上下文工程”的兴起——新一代人工智能需同步处理海量文本、视频及多种模态的数据流。

为支撑此类复杂任务，存储系统的带宽与容量必须实现最高达千倍的跃升，方能维持整体运行的效率与精度。当输入数据规模扩大百倍至千倍时，对存储资源的需求可能呈指数级增长，极端情况下甚至可达百万倍量级。

在此趋势下，金正浩认为，当前以堆叠动态随机存取存储器为基础的高带宽内存技术，或将难以满足智能体时代对存储规模与持续吞吐能力的严苛要求。他特别关注一种新兴方案：高带宽闪存技术。该技术以堆叠式NAND闪存替代传统DRAM，构建起具备极大规模的长期存储架构，其容量优势可达数量级提升，形同一座高效运转的“巨型书架”。

金正浩进一步指出，这一演进或将重塑整个AI产业的技术权力格局，存储系统的重要性将显著上升，逐步超越传统处理器的核心地位。尽管当前主流计算架构仍以中央处理器和图形处理器为基石，但未来系统的设计逻辑将转向以超大容量存储为核心，处理器则作为嵌入其中的功能单元协同运作。

相关实践已在业内悄然展开。今年二月，有企业向电气与电子工程师学会提交了名为“H3架构”的技术方案，首次将高带宽内存与高带宽闪存进行混合部署。该方案明确将高带宽闪存定位为高带宽内存的二级扩展层：利用其巨大容量优势承载只读型数据，而高带宽内存则负责低延迟、高频率访问的活跃数据。

据预测，高带宽闪存的工程样品有望于2027年前后推出，部分头部科技企业或可在2028年起将其纳入产品体系。围绕该技术的竞争态势，或将复现当年高带宽内存发展初期的格局，主要存储厂商之间将展开新一轮深度角逐。