“HBM是AI时代的铀…韩国应凭借存储芯片引领AI”[Baek Jongmin的冲击波]
“次世代HBM4，将成存储强国韩国半导体新跃升支点”
“HBM，有望实现1000层”
“与系统半导体的界限将被打破”
“三星应扩大投资，应对HBM4之后时代”
“中国软硬件理解度高，成最大风险因素”
Kim Jungho教授预测，HBM的未来将不再局限于单纯的容量和速度竞争，而是会演化为集成运算功能的系统半导体。他提出，这将成为把韩国在存储领域拥有的压倒性优势，扩展为系统半导体竞争力，并进一步拉大与中国等后发国家差距的绝佳机会。
Kim教授表示：“从HBM4开始的存储与运算功能一体化，将成为韩国半导体产业新的腾飞点”，“国家应当集中力量，开发以存储为中心的新型计算架构。”他还强调，通过构建全球人才网络和打造专门面向AI的教育体系，培养未来人才，才是最终的竞争力。也就是说，要在以我们现有的存储技术优势为基础的前提下，提升软件和系统集成能力，在抢占AI时代‘铀’——HBM的技术竞争中取得优势地位。
Kim教授自HBM开发初期起就主导相关研究，被公认为存储半导体领域的世界级权威。他拥有物理学博士学位，凭借在计算机结构和存储系统方面的原创性研究备受瞩目，并与三星电子、SK海力士等国内主要半导体企业持续开展紧密的产学合作。
以下为与Kim教授的一问一答。
问：您很早就一直强调HBM的重要性，当时有什么特别的契机吗？
答：相比大家都在做的主流研究，我更偏好去探索非主流、根本性极限问题。早在20多年前，我就判断摩尔定律已接近极限，计算机运算的瓶颈将不再是CPU或逻辑电路，而会转变为存储带宽（数据往返通道的宽度），于是开始了HBM的基础研究。从2011年起，我参与HBM产品开发，此后大部分硕博研究都围绕HBM设计展开。直到现在，我们仍是全球高校中唯一专门研究HBM的实验室。
当SK海力士与英伟达启动HBM联合开发时，因研发人手不足，我们实验室也参与其中。我坚信这是决定未来20年的关键技术，因此全力投入研究。最终，随着AI时代的到来，HBM开始受到瞩目。无论是AI还是高性能计算，关键都在于快速处理数据的能力，也就是存储性能。如今我们正在开展HBM 4、5、6、7的结构研究。
Kaist教授Kim Jungho今年2月13日在江原道旌善举行的韩国半导体学术大会上获得“姜大元奖”后与弟子合影留念。“姜大元奖”是为重新审视开发出MOSFET的世界级半导体研究者已故姜大元博士的学术成就而设立的奖项。照片=Baek Jongmin Tech Specialist提供
View original image问：政府一直鼓励企业发展系统半导体和晶圆代工。但现实却是，存储半导体反而成为辅助GPU的关键芯片。我们甚至在获取搭载自家HBM的GPU方面都遇到困难。为什么在AI时代存储半导体如此重要？这会给韩国带来怎样的机遇？
答：在AI运算，特别是大语言模型（LLM）的训练和推理过程中，必须将海量数据高速供给GPU核心，并接收处理结果。在这里，承担数据通道角色的存储带宽和容量，成为决定整体系统性能的瓶颈。再好的GPU，如果存储跟不上，也无法发挥其应有性能。
HBM正是为解决这一瓶颈而诞生的技术。通过将动态随机存取存储器（DRAM）垂直堆叠，并与GPU极近距离封装，大幅缩短了数据移动的距离和时间。我把HBM称为“AI时代的铀”，意思是它就像驱动AI这座核电站的核心燃料。
最近，用ChatGPT生成吉卜力工作室风格的个人头像很流行吧？这既需要强大的GPU，也需要海量存储。我认为，未来一旦进入AI自动生成视频的时代，存储使用量还会进一步激增。
韩国在DRAM和NAND闪存两大领域都拥有世界顶级的技术实力和产能。这种在存储领域的压倒性优势，正是AI时代韩国最强有力的武器。如何利用这一优势，将决定韩国半导体产业的未来。
利用ChatGPT生成吉卜力工作室画风的图像时，HBM也发挥作用。ChatGPT以吉卜力工作室画风绘制了Kim 教授和其弟子的形象。Kim 教授并非一味专注于半导体，他的研究室“TerraLab”所属的学生研究员还开展了对DeepSeek的分析工作。Kim 教授研究团队也在利用人工智能技术努力提升HBM设计的高度。照片由TerraLab提供
View original imageHBM的未来：向系统半导体演化
问：您认为HBM技术今后将如何发展？是否会出现超越“把DRAM堆得更高”的变化？
答：HBM会持续演进。目前已经有12层、即将出现16层的说法，我认为最终堆到1000层也不是不可能。研究方向之一，是不仅堆叠DRAM，还像写字楼旁边加建仓库那样，在DRAM旁边直接堆叠NAND闪存，以最大化容量。
更重要的变化是HBM本身将系统半导体化。从HBM4开始，会在最底层（基底芯片）中集成逻辑芯片，也就是运算功能。在把数据送往GPU之前，先在HBM内部进行部分处理（存内计算，Processing-in-Memory，PIM），或执行数据管理功能。
我提出的构想是，到HBM7左右时，在HBM下方的1～2层中直接集成CPU和GPU核心。这样一来，HBM就不再是单纯的存储，而会自身构成一个完整的计算系统，存储与系统半导体之间的边界将被打破。这正是把韩国在存储领域的优势扩展为系统竞争力的绝佳机会。
问：在HBM市场上，目前是三星电子在追赶SK海力士。三星若想重新夺回主导权，需要做出哪些努力？尤其是在中国步步紧逼的情况下。
答：HBM4对三星来说极其重要，必须推出成功的产品。如果在这一代落后，差距可能在数年内被拉大。尤其是中国企业在DDR4等通用DRAM市场迅速提升市占率，在NAND闪存领域也快速追赶堆叠技术。
在这种情况下，如果无法在HBM这类高附加值、最尖端技术上确立压倒性领导力，整个韩国存储产业都可能受到威胁。如果三星过去是把HBM视为传统DRAM的延伸，从低成本、低功耗角度切入，那么现在必须改变思路。HBM是AI系统的核心部件，即便成本略高，也应朝着性能与可靠性最大化的方向发展。
值得庆幸的是，三星拥有决定性的优势：不仅具备世界最高水平的HBM设计与制造技术，同时还拥有最先进的晶圆代工能力。当HBM向集成运算功能的系统半导体演化时，三星是唯一一家能够自行设计HBM所需的逻辑芯片和运算核心，并将其与自家存储技术整合，再在自家晶圆厂中一站式生产的企业。
为了把这种潜力变为现实，三星需要跳出以往的成功公式，围绕HBM进行大胆的技术投资和组织文化变革。要以存储领导力为基础，明确提出向系统集成解决方案迈进的愿景，并着眼于HBM4之后的市场进行布局。
现在是时候从“为PC和服务器中的英特尔CPU提供辅助DRAM”的记忆中走出来，转向“为GPU打造HBM”。
中国的追击：用软件弥补硬件短板
问：中国半导体企业正在急速追赶我们。您认为他们的竞争力和威胁点主要来自哪里？
答：大约5年前，我去深圳华为做演讲，当时感觉整座城市都像“华为城”，年轻员工的能量和热情非常惊人，让我仿佛看到了上世纪80年代的水原三星电子。他们提问水平很高，眼神也很有神。办公室里摆着行军床，通宵加班的文化依旧存在。这些人才的努力，加上政府的全力支持，构成了中国企业的深厚实力。从韩国等地挖角人才的效果也不容忽视。
最近中国AI技术令人畏惧的一点，是他们在美国制裁导致硬件受限的情况下，正通过软件和创造性方法来弥补。例如，像DeepSeek这样的模型，会对软件进行优化，让GPU在等待数据期间执行其他运算。就像“牙齿没有就用牙床顶上”那样，用软件去填补硬件短板。
中国通过“让GPU不闲着”的方式优化软件。如果重新计算比写入存储更快，他们就选择重新计算，这同样是“牙齿没有就用牙床顶上”的思路。
从个人改造英伟达消费级GPU显存的案例也可以看出，中国在硬件理解和应用方面的能力相当高。当这种软件实力与硬件应用能力结合时，我认为就构成了中国最大的威胁因素。
GPU的局限与以存储为中心的计算
问：在AI时代，GPU的重要性日益提升，但韩国几乎没有成功开发自有GPU的消息。这个问题应如何破解？
答：并不是三星没有设计和制造GPU硬件的技术实力，我认为完全具备。真正的问题不在硬件本身，而在于软件生态。英伟达之所以能凭GPU称霸市场，是因为拥有名为CUDA的强大软件开发平台、大量库函数、支持GPU的高速网络，以及经过高度优化的数据中心运营软件栈。
光是把GPU芯片造出来，并不能就此完成AI模型的训练与服务。要把成千上万颗GPU高效连接、管理，并为开发者提供易用的软件环境，这一整套生态的构建要困难得多。
因此，相比简单地跟随英伟达造GPU，韩国更现实、更有效的替代方案，是探索以我们所擅长的存储为中心的新型计算架构，也就是开发能最大化存储带宽的新系统结构。
换言之，可以把GPU的一部分运算负担前移到存储端处理，或者尽可能减少数据移动本身。这样既能降低对既有软件生态的依赖，又能充分利用韩国在存储技术上的优势。
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▲HBM（高带宽内存）：一种通过将存储芯片垂直堆叠，实现向GPU等处理器高速供给数据的三维封装技术。
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