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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