英伟达破局 AI 内存瓶颈：HBM 仅增约 3%，每美元智能体吞吐量最高提升 30 倍
要点导读
- HBM 供应趋紧、价格持续上升
- 智能体场景需处理多达 300 万 token
- RAG 进一步推高内存占用
- 提出全栈协同设计理念
- 目标提升每字节内存的价值
内容摘要
英伟达发布技术解读，指出随着大模型参数、上下文长度和智能体应用增长，GPU 显存压力持续加大，HBM 供应趋紧且价格上升。为此英伟达引入“全栈协同设计”理念，将 GPU、CPU、网络、存储与软件作为整体协同设计，提升每字节内存在 AI 工厂各层级中的价值。
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