IT之家 1 月 8 日新闻，科技媒体 Tom's Hardware 今天（1 月 8 日）颁布博文，报路称在 CES 2026 展会期间的问答环节，英伟达首席执行官黄仁勋针对“是否用更廉价的 SRAM 取代昂贵的 HBM」剽一行业热点进行了回应 。
IT之家注：SRAM 全称为 Static Random Access Memory，直译为静态随机存取存储器，是高快幼容量的静态缓存，基于触发器，快率极快但成本高、密度低；HBM 是超高带宽、大容量的 3D 堆叠式主存（基于 DRAM），通过垂直堆叠实现超高带宽，功耗低、容量大，重要用于 AI / GPU，两者定位分歧，SRAM 是片上缓存，HBM 是系统级高带宽内存，共同服务 AI 算力需要 。
AI 行业当前正积极寻找降低成本的蹊径 。随着 SRAM 加快器、GDDR 推理规划以及盛开权沉模型的鼓起，业界出现了一种声音，以为这些低成本规划能够缓解对英伟达昂贵组件的依赖 。
出格是在基准测试（Benchmark）和受控演示中，SRAM 凭借极高的接见快率和无延长个性，展示出了诱人的机能优势，甚至被视为 HBM 的潜在代替者 。
黄仁勋并未否定 SRAM 的快杜着势 。他直言：“对于某些特定工作负载，SRAM 快得惊人 。”然而，一旦进入出产级 AI 系统，SRAM 的优势便会因容量瓶颈而崩塌 。
黄仁勋指出，SRAM 的容量增长快率远跟不上现代模型的需要，其可包容的模型规模仅为 HBM 系统的百分之一 。在模型因高低文增长或职能扩大而溢出 SRAM 时，系统被迫挪用表部内存，导致效能优势瞬间隐没 。
黄仁勋进一步分解了 AI 工作负载的不成预测性 。现代 AI 模型状态各别，包费解合专家模型（MOE）、多模态工作、扩散模型及自回归模型等 。
这些架构对硬件的压力点截然分歧：有的依赖显存容量，有的依赖互连带宽（NVLink），且需要时刻在变 。若是硬件针对某一特定模式（如纯 SRAM）过杜着化，一旦工作负载产生变动，昂贵的芯片就会闲置 。
基于此，英伟达对峙选择 HBM 路线 �；迫恃晕�，在共享数据中心中，矫捷性是决定经济效益的关键 。即便某种专用硬件在 5%-10% 的工作中阐发极致，但若是无法处置其余 90% 的通用工作，就会造成巨大的资源浪费 。
相比之下，HBM 规划固然物料成本更高，但能适应不休变动的算法和模型架构，确保硬件在数周甚至数月的运营周期内维持高利用率 。
针对“盛开模型是否会减弱英伟达壁垒”的提问，黄仁勋暗示，盛开并不料味着降低基础设施要求 。随着盛开模型整合更长的高低文和更多模态，其内存占用同样会激增 。
英伟达愿意承担高昂的 HBM 成本和复杂的系统设计，正是为了保留“可选性”（Optionality），既预防客户被锁定在狭幼的机能领域内，也�；ぷ陨碛布馐苣Ｐ图芄辜本绲某寤� 。
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