AI内存！2040年HBM9性能狂飙60倍，96GB容量改变格局。

韩国纳米加工中心（NNFC）首席研究员梁俊模（Yang Jun-mo）近日对外媒表示，预计在2040年左右问世的HBM9，其性能有望达到第六代HBM4的60倍以上。此项预测为全球内存产业描绘了未来高性能计算领域的发展蓝图。

根据外媒报道援引梁俊模的观点，HBM9作为下一代高带宽内存，预计将采用超过32层的堆叠技术。其带宽有望达到每秒128太字节（TB/s）。在具体技术指标方面，HBM9的数据传输速率预计可达36 Gbps，而I/O通道数量则有望增加至32,768个。对比HBM4，这些指标分别提升了四倍和16倍。同时，内存容量也将实现显著增长，预计到2040年，HBM9的容量将从HBM4的24GB提升至96GB。

先进封装技术成为未来HBM发展的关键

梁俊模在报告中强调，要突破内存堆叠的物理极限，先进封装技术的引入至关重要。外媒提及，当前微凸块（micro-bump）技术所能支持的堆叠层数不超过16层。梁俊模警告称，一旦超过这个阈值，HBM与GPU的封装体高度将过高，难以满足人工智能芯片产品对高度的严格限制。

基于这一考量，梁俊模指出，从HBM7开始，需要采用无微凸块的铜-铜直接键合技术，即混合铜键合（hybrid copper bonding, HCB），以有效控制堆叠高度。他表示，这种技术路线有望支持超过30层的内存堆叠。预计在2034年左右推出的HBM7，其堆叠层数有望达到24层。梁俊模还进一步阐释，在HBM的发展进程中，后端键合技术的重要性已不亚于前端制造工艺。新媒网跨境获悉，业界普遍认为，随着集成度的不断提升，后端封装正成为决定芯片性能和成本的关键环节。

散热挑战与解决方案演进

除了堆叠技术，梁俊模还着重指出了HBM与GPU之间存在的散热难题，这是HBM开发过程中的一个主要挑战。据外媒报道，当前的HBM4已开始依赖直触式液冷（direct-to-chip, D2C）散热方案。而对于HBM5，预计将过渡到浸没式散热技术。展望更远的未来，梁俊模预测HBM7将可能采用嵌入式散热解决方案，以应对更高密度的热流。

随着AI应用，特别是生成式AI的飞速发展，对计算性能和数据处理能力的需求持续攀升。HBM作为核心内存技术，其持续的性能提升是支撑这些应用演进的关键。然而，伴随性能和集成度的提升，散热问题也日益突出。从D2C液冷到浸没式再到嵌入式，这一散热技术路线的演进，反映了行业在保障HBM性能的同时，对能效和可靠性的不懈追求。

高带宽NAND闪存（HBF）的兴起与局限

在阐述未来HBM发展路线的同时，梁俊模还提及了对高带宽NAND闪存（High-Bandwidth NAND Flash, HBF）的潜在需求。他解释道，随着生成式人工智能逐步向代理式人工智能（agentic AI）演进，仅仅依靠DRAM可能已不足以处理海量数据。

外媒报道指出，业界因此预测，尽管HBF的速度低于HBM，但其远超HBM的容量优势，可能使其成为未来计算系统中不可或缺的补充。然而，梁俊模提醒，与DRAM不同，NAND闪存存在读写寿命有限的固有问题。这一挑战需要得到有效解决，HBF才能与HBM协同工作。报道补充称，目前常见的三层单元（TLC）NAND闪存每个存储单元通常只能提供大约1,000到3,000次的擦写周期。

这种对HBF的探讨，反映了行业对未来数据密集型应用存储架构的深层思考。随着AI模型规模的指数级增长，对数据存储和访问带宽的需求已超越传统内存和存储的界限。HBF作为一种兼具容量和一定带宽的新型存储介质，有望在某些场景下发挥作用，例如作为缓存层或用于存储训练模型参数等。然而，其耐久性问题确实是商用部署前必须攻克的关键技术难点。新媒网跨境了解到，存储技术的创新，正成为推动人工智能和大数据领域发展的又一重要动力。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/hbm9-2040-ai-memory-game-changer-60x-96gb.html