人工智能（AI）的爆炸式增长引发了存储半导体领域的强大超级周期。随着大型语言模型 (LLM) 和生成式人工智能系统扩展到数万亿个代币，瓶颈正在从原始计算转移到数据移动的速度和容量。
Nvidia ( NVDA 1.97% ) 是这个生态系统的主导力量，不仅是图形处理单元 (GPU) 的领先设计者，而且是专用高带宽内存 (HBM) 需求的主要驱动力。该公司的 GPU 支持大多数超大规模训练集群和推理工作负载，迫使内存生产商将其路线图与 Nvidia 的性能目标保持一致。
三家公司拥有大规模生产 HBM4 的技术和制造专业知识：SK 海力士 (SKHY +1.13%)、三星和美光科技 (MU +0.04%)。每家公司都在积极扩大产能并改进其制造工艺，以满足 Nvidia 的规格。
Nvidia 首席执行官黄仁勋非常认真地对待内存超级周期。在过去的几年里，黄仁勋悄悄地透露了一些可以追溯到英伟达青睐的内存供应商的信息。让我们来看看黄仁勋对内存瓶颈的看法，并探索您现在可能想要关注的 AI 内存库存。
为什么记忆对于人工智能变得如此重要？
内存正在成为芯片堆栈中最重要的组件之一，因为人工智能应用从根本上来说是受内存限制的。训练和运行模型需要以极低的延迟在数十万个 GPU 之间传输大量数据。
传统 DRAM 难以满足这些带宽需求，导致计算资源未得到充分利用和训练时间更长。 HBM 通过堆叠 DRAM 芯片并通过垂直互连将它们缝合在一起来解决这个问题。这提供了明显高于传统内存解决方案的带宽，同时消耗更少的功率。
HBM4 代表了存储器发展的下一步。 Nvidia 需要 HBM4 为其下一代平台提供支持，因为这些芯片可以实现更大的模型尺寸、更快的令牌生成以及更有效的 GPU 集群扩展。特别是，Nvidia 的 Vera Rubin 架构预计将严重依赖 HBM4 来实现客户预期的性能飞跃。
SK海力士有望成为HBM4的领导者
在 1 月份的 CES 期间，黄仁勋表示，Nvidia 将在相当长的一段时间内成为 HBM4 的“唯一客户”。虽然这对于内存供应商来说是个好消息，但对于一家公司来说尤其有利。
6 月初，Nvidia 和 SK Hynix 宣布建立多年合作伙伴关系，重点共同开发适用于 AI 工厂的先进内存解决方案。这并不完全令人惊讶，因为黄多年来一直不懈地追求 SK 海力士的存储晶圆。
黄仁勋曾要求 SK 海力士将 HBM4 的生产速度加快六个月。尽管 SK 海力士计划到 2030 年将其晶圆产能增加一倍，但黄警告称，鉴于人工智能工作负载的爆炸式增长，这可能不足以满足供应。黄解释道：
人工智能工厂是下一次工业革命的引擎，先进的内存对其性能至关重要。 SK 海力士一直是 Nvidia 的杰出合作伙伴，在为 Nvidia AI 计算平台提供先进内存技术方面发挥着核心作用。我们将共同开发人工智能工厂的下一代内存，并支持人工智能基础设施的加速全球扩张——从前沿模型训练到代理和物理人工智能。
在此背景下，行业分析师估计 SK 海力士可能会锁定 Nvidia 预期 HBM4 订单的 50% 至 70%。这种巨额分配将为 SK 海力士提供持久的收入推动力，因为该公司将在 HBM 收入中占据不成比例的份额，而其竞争对手则在提高自己的产能。考虑到这一点，SK 海力士与 Nvidia 加强关系可以被视为一种微妙的竞争优势。
对于寻求投资人工智能基础设施主题内存领域的投资者来说，SK 海力士似乎是未来几年持续需求的最明显受益者之一。这使得该股值得一看，因为成长型投资者继续获利了结，并从人工智能革命期间迄今为止看到的明显赢家中撤出。