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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