高通发布HBC新技术，能颠覆AI数据中心格局吗？

据高通透露，在近期的年度投资者日活动上，该公司正式推出了全新的AI数据中心Dragonfly平台，并重点展示了其研发的“高带宽计算”（High Bandwidth Compute，简称HBC）突破性技术。

高通数据中心业务总经理Tony Pialis表示，在过去三十年间，行业计算能力实现了六万倍的增长，而内存性能却仅仅提升了一倍。因此，突破内存瓶颈比解决计算瓶颈更为迫切，这正是高通认为能够在AI数据中心领域实现超越的核心技术所在。

据Tony Pialis介绍，现有主流方案通常将XPU与GPU相邻放置，并通过数千乃至数万条线路将数据传输至高带宽内存（HBM）堆叠中，这一过程会引发严重的功耗与发热问题。相比之下，HBC采用了全新的架构设计，将AI加速器与XPU分离，并把XPU直接放置在DRAM堆叠的正下方。这种设计不仅大幅缩短了数据传输距离，还免去了对昂贵HBM的依赖，同时节省了中介层（interposer）的制造成本。

在性能对比方面，Tony Pialis指出，与市面上常见的SRAM和HBM方案相比，HBC的每瓦容量是SRAM的200倍，每瓦带宽也比HBM高出6倍。凭借在功耗和发热控制上的优势，HBC能够同时与这两种不同技术路线的方案展开竞争，从而为客户提供更优的总体拥有成本（TCO）。

据高通透露，计划于2027年发布的AI250将成为首款集成HBC技术的产品，随后该技术也将应用于下一代AI300芯片。此外，HBC技术还将扩展至CPU和ASIC服务中。目前，微软已确认将在其自有的AI数据中心中采用该技术。高通还计划将HBC延伸至智能手机和汽车等领域，以期同步缓解内存短缺问题。

在供应链合作方面，美光、SK海力士以及南亚科技等内存厂商均与高通保持着深度合作。如果HBC技术能够在市场上形成实质性影响并达到一定出货规模，尽管其主打减少对HBM的依赖，但对内存制造商而言，这只是将需求从HBM转移到了DRAM，依然能够为其带来业务收益。

针对封装供应链，由于HBC技术无需使用中介层，部分市场观点认为这可能会导致CoWoS及中介层相关供应链的需求下降，进而促使外包半导体封测（OSAT）厂商的标准封装需求上升。不过，根据高通的预测及当前AI市场的实际需求，HBC技术为CoWoS节省的产能空间相对有限，且这些产能很快会被其他应用所填补。

在市场竞争格局中，高通的HBC技术直接对标现有的SRAM和HBM方案，致力于在超低延迟与高吞吐量之间寻找平衡。这在一定程度上是对Groq、Cerebras等初创企业，以及英伟达、AMD等计算巨头的直接挑战。高通方面坦言，在AI训练市场难以撼动现有领先者的地位，但在AI推理市场，HBC技术的推出旨在重新定义产品评估标准，将关注点从单纯的算力转向每瓦Token数（Token/watt）的计算效率，并更加看重总体拥有成本。

Tony Pialis表示，现有供应商仍在传统的竞争格局中角逐，而高通将通过内存相关技术的创新来提升计算效率，从而吸引客户。不过，高通首款搭载HBC技术的产品预计要到2027至2028年才能正式上市，仍需时间进行市场培育。客户是否会仅仅因为HBC的创新架构而增加订单，仍有待市场的进一步检验。