AI 推理都落地了，卻還是有的 99% 算力在空轉？我們之前的文章裏提到了一個核心癥結： “內存牆”—— 數據傳輸速度遠跟不上算力增長，GPU 等着數據 “投餵” 的時間，比實際計算時間多幾百倍。比如生成一個 Token，計算僅需 10 微秒，加載數據卻要 9 毫秒，大部分時間都在 “等材料”。

解決這個問題分兩步走，短期見效快，中長期靠技術根治。

短期靠 “提速 + 縮距” 組合拳：一方面給 HBM（GPU 專用顯存）升級，從 12-Hi 堆疊提到 16-Hi，帶寬衝到 16-32TB/s，讓數據傳輸 “提速加寬”；另一方面搭配 3D 堆疊 SRAM，把高頻數據直接放在 GPU 旁邊，傳輸延遲從 100ns 壓到 2ns，兩者分工 ——SRAM 負責 “快傳”，HBM 負責 “多存”。英偉達收購 Groq 就是為了 SRAM 技術，2026 年下半年的 Rubin 芯片會融入這項技術，直接提升存力速度。

中長期則靠存算一體技術，把部分算力嵌進存儲裏，數據不用來回搬運，在存儲中就能完成計算，從根源消除 “內存牆”。不過這項技術目前還沒在數據中心落地，預計 2027 年後逐步推廣。

隨着 HBM4 2026 年量產、SRAM 技術商用，再加上後續存算一體落地，99% 算力閒置的問題才可能會逐步緩解，讓 AI 推理真正 “滿負荷幹活”。