过去几年，AI 的飞速发展让算力成为全球争夺的核心，但很多人忽视了一个同样至关重要的 环节——存储。没有存储的支撑，算力就像没有燃料的引擎，再强大也难以释放全部潜能。 尤其是在大模型和生成式 AI 的浪潮下，数据体量和推理场景不断膨胀，存储的需求也随之水 涨船高。 在这个关键节点上，三种存储技术正在重新定义AI基础设施的未来格局。HBM（高带宽内存）作 为当前高端AI芯片的标配，已经从技术概念走向大规模商用，成为决定AI算力上限的关键因素； HBF（高带宽闪存）则试图突破DRAM的容量限制，为超大规模模型提供全新的存储路径；而 GDDR7的崛起，更是在成本与性能之间找到了巧妙的平衡点，为AI推理的普及化铺平道路。 这三种技术路线的竞合演进，不仅关乎存储产业数千亿美元的市场格局，更决定着人工智能能否真 正突破当前的技术天花板，迈向通用人工智能的新纪元。 HBM：高带宽的王者之战 步入"后AI"时代，HBM已不仅仅是高性能AI芯片的标配组件，更演变为存储行业激烈角逐的战略 制高点。这种通过3D堆叠技术实现的超高带宽存储，已经成为决定AI芯片性能上限的关键因素。 从H100的80GB容量、3.4TB/s带宽，到GB ...