韩国科学技术院（KAIST）电机工程系教授金正浩近日接受专访，针对HBM技术发展、AI算力格局与未来半导体架构提出系统性见解，其核心论点「AI 的本质是存储器，而不是GPU，」在科技与投资圈引发广泛讨论。
金正浩早在 2010 年代初期便与 SK 海力士合作参与第一代 HBM 开发，此后主导了一系列底层架构研究，被业界尊称为「HBM 之父」。
金正浩在访谈中抛出一个令人震惊的数字：即便部署了 100 万台 GPU，真正在运算的时间恐怕只有 10%。
他解释，每当 ChatGPT 输出一个词，系统就必须从 HBM 读取资料、完成运算、再写回内存，「读写几乎占掉了全部时间，GPU 就在旁边闲等。」即使透过算法优化，GPU使用率也很难突破三成。
而这，正是他多年来反复主张的核心论点：「AI 等于内存。」
他对英伟达（NVDA-US）现状的评估也毫不保留。 金正浩指出，英伟达执行长黄仁勋近期频繁访韩、密集会见各方人士，「这么多会面背后，说明他并不安心。」
他直言，GPU的技术成长已近乎停滞，「AI 电脑的进化，掌握在内存手里。」
他进一步解释，GPU要提升效能只能扩大芯片面积、堆叠更多运算单元，但GPU发热量大，背面必须加装散热装置，因此无法像内存那样垂直堆叠，使「GPU 陷入死局。」
相较于过去以模型训练为核心的阶段，AI 产业正逐步迈入推论时代，记忆体的重要性也随之快速提升。
金正浩表示，在推论运算中，真正影响AI表现的关键，在于系统一次能处理与加载多少数据，而这项能力最终取决于内存技术。
HBM 两大关键：容量与带宽
金正浩将HBM的核心价值归纳为两个面向。
容量方面，随着情境工程、多模态输入与 AI 代理（AI Agent）的兴起，内存需求正以每年翻倍的速度增长，「10 年就是 1000 倍」。
传统靠缩小晶体管扩充容量的路线，如今已逼近量子力学的物理极限，垂直堆叠成为唯一出路。
带宽方面，他以公路作比喻：「传统内存若是8线道高速公路，HBM是1024线道，现在已达2048线道，几年后可能达到100万线道。」
换句话说，唯有通过大规模并行通道同步传输数据，才能跟上AI运算的速度需求。
下一步：闪存堆叠的 HBF 时代
HBM 解决了速度问题，但容量仍有天花板。 金正浩进一步阐述他认为的下一条技术路线 HBF（High Bandwidth Flash，高带宽闪存），也就是将 NAND 闪存比照 HBM 的方式垂直堆叠。
DRAM 速度快但容量有限; NAND 容量大、数据可长期保存，速度虽稍慢，但在推论场景中已足以应付「冷资料」的储存需求。
金正浩预判，未来HBM与HBF将形成共存格局，「就像百货公司周围有复式公寓、一般住宅，各种形态的HBM、HBF 组合在一起，构成复合体，向 GPU 供给资料。」
他明确预言：「现在是 HBM 的时代，但 10 年后，NAND 闪存与 HBF 的市场需求将超越 HBM。 三星与 SK 海力士必须为 HBF 时代做好准备。」
根据金正浩，目前投入HBF开发的企业包括SK海力士、SanDisk（SNDKV-US）、三星电子，以及日本的铠侠（Kioxia）。
值得注意的是，铠侠市值近期已超越丰田汽车，跃居日本股市第一。
更远的愿景：HBS与百层3D芯片大楼
金正浩还提出一个更尖端的构想 HBS（High Bandwidth SRAM）。
静态随机存取内存（SRAM）的速度比DRAM快约1000倍，但密度低、成本高，传统上只用于芯片内的小容量快取。
他的构想是，将整片12寸晶圆全数做成SRAM，再垂直堆叠12至16层，容量即可从100GB扩展至1600GB。
金正浩描绘的终极AI芯片形态，犹如一栋「100层3D大楼」：HBM、HBF、HBS各自构成多层建筑，GPU置于顶层负责散热，「这就是未来AI计算机不可避免的3D半导体架构。」
他同时坦言，最大的工程挑战不在运算，而在供电与散热。
金正浩指出：「要为 GPU 和堆叠内存提供数千安培的电，电力供应网路的设计将是最困难的技术，将成为企业间真正的核心竞争力。」
定制化 HBM 改写供需关系
金正浩也特别点出HBM4带来的产业结构转变。 过去，存储器是标准化商品，买方主导定价，库存风险由厂商承担，这正是「内存周期」的本质。
但从HBM4开始，由于需要针对英伟达、Google（GOOGL-US）、超微半导体（AMD-US）等客户的加速器架构量身设计，存储器厂商必须在研发之初就取得客户的采购承诺，才会启动开发，也就是所谓的「长期协议（LTA）」。
金正浩说：「AI 企业太需要高效能 HBM 了，所以他们排队上门。 供应方开始决定价格，这是典范的转移。」
他预期，未来 HBM 芯片内将整合通讯功能，实现内存之间的直接沟通，进一步强化内存厂商在整个 AI 供应链中的系统性地位。
三星、SK 海力士：全球唯二的「双栖」玩家
金正浩反复强调，全球能同时量产DRAM（HBM）与NAND快闪存储器（HBF）的企业，目前只有三星电子与SK海力士两家。
他指出：「Sandisk 和铠侠虽然股价飙涨，但只能做HBF，做不了HBM。 三星和 SK 海力士拥有引领未来最强大的工具。」
对于外界预测两家公司今年合计营业利润可达500兆至600兆韩元，金正浩直接回应：「是真的。」
不过，他也指出竞争压力真实存在，美光科技（MU-US）、Sandisk也都获得来自英伟达和Google的订单。
终端设备同步受惠，记忆体需求恐再暴增千倍
金正浩预测，AI PC要真正实现个人AI运算，单机售价恐达1000万韩元，其中存储器将是最主要的成本。
此外，AI智能手机售价中，存储器占比同样惊人。 300万至500万韩元的手机售价中，将有200万至300万韩元是存储器的价格。
展望更长远的未来，他认为随着 AI 代理与具身 AI（Physical AI）的到来，内存使用量将比现在高出约 1000 倍。
金正浩表示：「AI 代理 24 小时不间断运作，不像人类还需要睡眠，工作量暴增，内存需求自然跟着爆炸。 那时候不是 HBM，而是需要'超级 HBM'的时代了。」
金正浩于 1993 年取得博士学位，研究方向为飞秒（femtosecond）级超快电讯号量测，其指导教授数年前荣获诺贝尔物理学奖。
他于1994年加入三星电子内存事业部，1996年返回KAIST，此后深耕存储器与HBM基础研究近10年，才促成商业产品的诞生。
他在访谈末尾笑称，当初研发 HBM 时，想的是让电视画面更生动，完全没料到会成为 AI 时代的核心基础设施，「那时候不知道，这也可以说是运气。」
