韩国科学技术院（KAIST）电气工程系教授金正浩在一次视频专访中，对当前AI算力格局抛出了一个颠覆性判断：AI的本质是内存，而不是GPU。这位被业界称为“HBM之父”的学者，早在2010年代初期便与SK海力士合作参与了HBM1的开发，此后主导了一系列底层架构研究。

金正浩用一个具体数字揭示了他眼中AI计算的结构性矛盾：GPU装100万台，真正工作的时间只有10%。他解释，每当像ChatGPT这样的大模型输出一个词，系统就需要从HBM中读取数据、完成计算、再将结果写回内存。“读和写几乎占掉了全部时间，GPU就在旁边干等着。”即便通过算法优化，GPU利用率也很难突破30%。这构成了他核心论断“AI等于内存”的现实依据。

金正浩对英伟达的现状判断措辞犀利。他认为，英伟达CEO黄仁勋近期频繁访问韩国、参与各类会面，背后反映出其“不安心”。他直言，GPU的技术性成长已经快停了，人工智能计算机的进化，掌握在内存手里。他的逻辑是，GPU想提升性能只能扩大芯片面积、堆更多计算单元，但散热问题使其无法像内存一样垂直堆叠，陷入了“外通死局”。相比之下，从训练时代转向推理时代，内存的重要性正在被重新定价。金正浩主张，AI能力的竞争最终是内存能力的竞争，谷歌Gemini、OpenAI、Anthropic Claude等模型谁更强，是由内存决定的。

金正浩将HBM的价值归结为容量和带宽两个维度。容量方面，随着上下文工程、多模态输入和智能体AI的到来，内存需求以每年翻倍的速度增长，10年就是1000倍。传统靠缩小晶体管增容的方式已逼近量子力学边界，必须“向上堆叠”。带宽方面，他打比方说，传统内存若是8车道高速公路，HBM就是1024车道，现在是2048车道，几年后可能达到百万车道，靠并行通道同时传输海量数据来匹配AI计算的速度需求。

在解决速度问题后，容量天花板依然存在。金正浩详细阐述了下一技术路线——HBF，即将NAND闪存像HBM一样垂直堆叠。NAND闪存容量大、可长期保存数据，速度虽慢于DRAM，但在推理场景中足以满足“冷数据”的存储需求。他预判，未来HBM和HBF将形成共存格局，而10年后，NAND闪存和HBF的市场需求将超过HBM。他点名目前正在开发HBF的公司包括SK海力士、闪迪、三星电子以及日本的铠侠。

金正浩还提出了更超前的设想——HBS，即把整张12英寸晶圆全部做成SRAM再垂直堆叠12至16层，将容量从100GB扩展到1600GB。SRAM比DRAM快约1000倍，若容量足够，将构成未来AI计算机的终极形态。他描述的图景是一栋“100层3D大楼”：HBM、HBF、HBS各自构成多层建筑，GPU放在顶层负责散热冷却。他坦言，这条路最大的工程挑战不是计算，而是供电与散热，要给GPU和堆叠内存供几千安培的电，电力供应网络的设计将成为企业间真正的核心竞争力。

金正浩还指出，从HBM4开始，供需结构将发生根本变化。过去内存是标准化产品，买家主导价格，库存风险由内存厂商承担。但定制HBM需要根据英伟达、谷歌、AMD等客户的加速器架构量身设计，内存厂商必须在研发之初就拿到客户的数量承诺才会启动开发，形成“长期协议”。供应方开始决定价格，这是范式的转变。他预期，未来HBM芯片内将集成通信功能，实现HBM之间相互通话，形成联盟结构，进一步抬升内存厂商的系统性地位。

在全球竞争格局上，金正浩强调，能同时量产DRAM和NAND闪存的公司，目前只有三星电子和SK海力士。闪迪和铠侠虽股价冲天，但只能做HBF，做不了HBM。当被问及三星与SK海力士今年合计营业利润500万亿至600万亿韩元的预测是否现实，金正浩给出了肯定回答。

金正浩还将内存需求的叙事延伸至终端设备。他预测，未来AI PC要真正实现个人AI计算，所需内存规模将使一台PC的价格达到1000万韩元，内存价格决定PC价格。而AI智能手机售价300万至500万韩元中，200万至300万韩元将是内存的价格。随着智能体AI和具身AI的到来，内存使用量将比现在高出约1000倍，AI代理24小时工作，工作量暴增，内存需求随之爆炸，届时将需要“超级HBM”的时代。