英伟达要削减AI芯片的内存？黄仁勋：使用要明智巧妙，争取更多供应
黄仁勋否认削减HBM用量，称将更聪明调配内存，供应仍受限。下一代AI芯片HBM4已认证量产，VeraRubin全面投产。市场误读致存储股暴跌，实际仅调整CPU侧内存，HBM部分未变。
黄仁勋最近在韩国亲自辟谣了。市场传言英伟达要削减高带宽内存（HBM）用量？他直接否认，明确表示公司将继续大量使用HBM，并且供应确实受限——所以会在所有系统里“更聪明地”调配内存。这位英伟达CEO还确认，三星、SK海力士和美光这三家供应商都已经为下一代AI芯片的HBM4通过了认证并进入量产，大家正在“竞相支持公司的Vera Rubin架构”。而Vera Rubin芯片本身已全面投产，预计第三季度交付。
这个回应来得正是时候。就在前一天，研究机构SemiAnalysis发布了一篇文章，说英伟达下一代旗舰超算机架Vera Rubin NVL72的SOCAMM DRAM容量可能从原来市场预期的约55TB降到约28TB，同时多数Rubin系统会用96GB模块而非192GB。消息一出，外界马上解读为英伟达因为内存短缺开始削减用量。再加上定制AI芯片巨头博通同一天的财报没能撑住市场期望，全球存储板块应声回调。
当天美光科技盘中暴跌超10%，一天蒸发了上千亿美元市值。第二天韩国股市也跟着剧烈调整，SK海力士跌了9.92%，三星电子跌了6.4%。这波反应确实够猛。
不过，要是仔细看看SemiAnalysis的原文，会发现核心变化其实出在CPU上。每个Vera Rubin NVL72机架搭载了72颗Rubin GPU和36颗Vera CPU，GPU部分每颗采用288GB的HBM4内存，整机架约20.7TB——这部分根本没变。真正降低的是CPU侧采用LPDDR5X内存的初始容量，而且SOCAMM是插槽式设计，随时可以升级到更高配置。换句话说，只是出货配置里CPU内存暂时调低了些，跟HBM完全没关系。
SemiAnalysis创始人Dylan Patel也在X上调侃：“我很喜欢一件事，就是那些转发我们报告的人，把报告里的大部分内容都漏掉了。这种事经常发生。” 看来这次消息被断章取义得有点严重。
在这次采访中，黄仁勋还透露了韩国之行的密集日程——分别与现代汽车、LG、SK海力士、三星电子以及互联网巨头NA VER会面。核心目的是确保供应链合作伙伴“保持步调一致并做好充分准备”。他称自己为韩国“带来了庞大的业务”，并暗示还有惊喜待公布。
亚马逊计划将自研AI芯片Trainium对外销售，直接挑战英伟达市场主导地位。第三代芯片已售罄，第四代明年发布，累计收入承诺超2250亿美元。欧洲主权计算需求驱动战略转向，同时自研处理器Graviton已向Meta供应。
诺基亚与英伟达合作开发AI6G网络，推动AI芯片从数据中心向电信基础设施渗透。6G算力需求增长，GPU等AI芯片成为核心组件，国产AI芯片企业迎来国产替代窗口，寒武纪、海光信息等持续突破。
近日，高通宣布微软和Meta将采用其人工智能芯片。微软选用基于平价内存的高带宽计算芯片，Meta选用自研处理器DragonflyC1000芯片。另有未具名云厂商正合作开发定制化芯片，意图冲击英伟达市场，挑战其主导地位。
高通公司向微软和Meta供应其最新一代AI芯片。微软采用了高带宽计算架构，使用了普通内存替代昂贵的HBM（高带宽内存）；Meta则选用了自研CPUDragonflyC1000；此外还有两家尚未公开的超大规模云厂商正在等待其定制化芯片。
瑞芯微推出面向具身智能的旗舰AIoT芯片RK3588，采用新思科技全流程EDA工具与IP，实现高性能与低功耗突破。该芯片已在服务机器人、工业自动化等领域成功落地，推动端侧AI芯片创新，为具身智能提供强大算力支持。
高通宣布向微软和Meta供应AI芯片，微软将采用基于平价普通内存的高带宽计算架构，以提升AI推理效率并降低成本；Meta则搭载自研CPUDragonflyC1000，该产品计划2028年下半年量产。此外，高通还为另外两家云厂商开发定制AI芯片。
从大脑皮层快慢信息处理机制获得启发，提出双重记忆路径类脑网络并设计配套芯片。该芯片将记忆与计算分离，共享低速记忆模块仅占参数5%–10%，使长时程任务准确率提升至90%以上，语音识别能效比同类方案高5倍。
Meta出租算力并非需求见顶，而是以旧养新的现金流管理。高端算力依然紧缺，全球云业务backlog创新高，算力出租价格高企。A股芯片板块调整源于情绪压制，算力需求扩张与国产替代基本面未变。
美国芯片公司Tenstorrent研发的“黑洞”AI计算平台已正式登陆日本商用市场，单套系统标价11万美元，仅为英伟达同级别DGX服务器报价的20%，且实测性能宣称达到四倍，性价比极高。该平台采用RISC-V架构，可大幅降低AI推理成本，助力日本企业加速AI部署。
日本芯片初创TAI完成40nm边缘物理AI芯片原型StingRay验证，可灵活适配多AI模型，面向基础设施、工业控制及机器人。下一代芯片MantaRay计划2027年量产。
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