AI救活了壹家馬桶公司,也點燃了存儲芯片超級周期
其中，HBM（高帶寬內存）是DRAM的壹種特殊進化形態。它把多層DRAM芯片，通過硅通孔（TSV）技術垂直堆疊在壹起，再用先進封裝和GPU貼在同壹塊基板上，這樣做的好處是極大增加了帶寬。
這就是為什麼所有用於AI訓練的頂級芯片，無論是英偉達的GPU還是Google的TPU，都離不開HBM，它是這輪超級周期裡最耀眼、最緊缺的產品。
當然DRAM家族內部，其實品類很豐富。包括GDDR（顯卡用）、Low-Power DDR（手機和筆記本用的LPDDR）等等，不同的應用場景，對應著不同的產品。不是說壹顆DRAM芯片能通吃所有設備，給英偉達GPU用的HBM，和你手機裡的LPDDR，雖然都是DRAM，但制造工藝、封裝方式、性能指標完全不同。
而在“冷”的這壹端，就是NAND。如果DRAM是短期記憶，那NAND Flash就是長期記憶。它斷電不丟數據，是我們日常用的固態硬盤（SSD）、手機存儲、U盤的核心。你在手機裡存的照片、電腦裡裝的游戲，都躺在NAND上。
NAND在AI時代的角色也在快速升級。以前它就是單純的“倉庫”，負責把數據長期存好，但現在NAND正在從後台的倉庫，變成前線的彈藥庫。
再往“更冷”走，就是傳統的機械硬盤HDD，靠磁盤旋轉來讀寫數據，速度慢但便宜，容量大，現在主要用在數據中心的冷存儲和歸檔場景。
隨著AI推理對存儲層級的需求越來越精細，現在越來越像壹個分層倉儲系統。最急著用的數據放在HBM，像擺在手邊；常用但沒那麼急的數據放在DRAM，像放在辦公桌抽屜；更冷壹些、只是備用的數據放在NAND/SSD，像放在辦公室儲物櫃；而真正長期積累、需要多人共享調用的大量資料，則放在後端的大型共享存儲裡，像公司的總檔案館。
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