英伟达推迟采用HBF，加速推进HBM4E

NVIDIA对下一代内存技术“高带宽闪存（HBF）”的采用持谨慎态度。目前，该公司的战略是专注于以现有HBM4E（第五代HBM）系统为核心，最大限度地提高AI计算效率。相比之下，谷歌则着手构建自己的AI基础设施，重点关注HBF技术的可扩展性。

据Wccftech和Digitimes于当地时间4月28日报道，全球大型科技公司在AI基础设施标准方面的技术战略差异正在加剧。

NVIDIA的技术路线图强调“计算效率”。 HBF技术目前由SanDisk和SK海力士联合开发，可实现高达4TB的大容量存储，是HBM的16倍。尽管这项创新技术能够节省PCB空间并提高数据缓存效率，但NVIDIA似乎更注重“低延迟”和“能效”，而这两点正是目前AI推理的核心所在。

NVIDIA计划遵循HBM4E标准，并通过与铠侠合作开发的下一代PCIe Gen7 SSD来弥补数据存储容量的限制。另一方面，谷歌正在积极考虑在其TPU（张量处理单元）生态系统中应用HBF技术。这是谷歌的一项战略选择，旨在通过有效解决AI模型中的键值缓存问题来提升计算性能。

这表明，从SK海力士的角度来看，目前正值需要完善供应链管理的时期。这是因为该公司必须执行“双轨”战略：一方面确保为NVIDIA优化的HBM（人脑显存）的无缝供应，另一方面与谷歌等大型科技合作伙伴共同培育名为HBF的全新技术生态系统。

NVIDIA进军印度是一项战略举措，旨在同时实现两个目标：重组全球供应链和获取人才。据Digitimes报道，NVIDIA已签署一份为期10年的长期租赁协议，租用位于印度班加罗尔的“孟菲斯南塔”。该办公空间面积达76万平方英尺（约21300平），是其现有印度办公室面积的两倍多。

仅这笔投资就高达120亿卢比（约1870亿韩元）。这体现了NVIDIA决心在瞬息万变的全球形势下，减少对中国的依赖，并加强其在印度的工程能力。该公司计划通过汇聚印度顶尖IT人才，在图形处理、云计算和自动驾驶等核心业务领域保持与美国总部同等的研发能力，从而维持其“技术超强差距”。

市场参与者应密切关注以下三个指标。首先是HBM4E供应链的利用率。由于英伟达放弃了HBF，对HBM4E的依赖性有所增加。主要供应商（例如SK海力士）的利用率和良率变化决定了GPU的出货量。

其次是谷歌TPU的市场影响力。必须验证配备HBF的谷歌TPU在云推理市场是否具有性价比优势。这是判断英伟达GPU霸主地位是否存在动摇的关键指标。

第三是其在印度的研发中心的贡献。我们必须考察英伟达的印度员工在下一代GPU的设计和优化中究竟贡献了多少，而不仅仅是提供开发协助。这是决定英伟达能否在未来三到五年内缩短技术开发周期的关键因素。

英伟达为了追求“速度”而放弃了现有标准，并跨越国界以获取“人才”。他们赢得技术标准之战的策略，不再仅仅局限于提升产品性能，而是要重塑市场格局，使其朝着有利于自身的方向发展。

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