---
title: "- 在HBM持续短缺的背景下，AI芯片厂商将从纵向扩展（提升单颗GPU性能）转向横向扩展（部署更多GPU但每颗HBM容量降低）。据SemiAnalysis报道，"
topic_id: 45544221488854858
created_at: 2026-08-05T08:14:04.773+0800
source: zsxq
type: topic
cssclasses: zsxq-vault
---

# - 在HBM持续短缺的背景下，AI芯片厂商将从纵向扩展（提升单颗GPU性能）转向横向扩展（部署更多GPU但每颗HBM容量降低）。据SemiAnalysis报道，

- 序号：463
- 星球链接：[打开网页](https://wx.zsxq.com/group/15522451881222/topic/45544221488854858)
- 附件：图片 0，音频 0，文档 0
- 音频文件：_无音频_

## 图片

_无图片_

## 正文

- 在HBM持续短缺的背景下，AI芯片厂商将从纵向扩展（提升单颗GPU性能）转向横向扩展（部署更多GPU但每颗HBM容量降低）。据SemiAnalysis报道，英伟达正考虑将Rubin Ultra的HBM配置从12-Hi降至8-Hi，容量从288GB降至192GB，减少33%。通过将NVLink域从72个GPU扩展至576个GPU，单个AI系统的HBM总容量将增长433%至110.6TB。HBM供应预计将持续紧张，因为存储供应商在服务器DDR5、SOCAMM2和eSSD等更具吸引力的经济性面前保持产能扩张纪律。花旗对韩国内存供应商持建设性观点。

花旗于2026年8月4日发布的这份半导体行业Flash报告，核心论点在于：。
报告的核心数据亮点：
：从72颗GPU扩展至576颗GPU（8倍提升）
：从20.7TB跃升至110.6TB（增长433%）
：Rubin Ultra的HBM从12-Hi 288GB降至8-Hi 192GB（减少33%）

一、英伟达Rubin Ultra配置调整的关键信号
据SemiAnalysis报道，英伟达正在考虑将Rubin Ultra的主流配置从。这一调整意味着：

这一决策反映出英伟达的优先级转变——。
二、从Scale-Up到Scale-Out的架构变革
1. NVLink域的跨越式扩展
Rubin Ultra NVL576架构通过将8个72-GPU机架互联，构建一个。这是数据中心AI计算架构的重大飞跃。
2. 8-Hi HBM的工程优势

3. 系统级HBM总容量反而大幅提升
尽管单颗GPU的HBM容量降低，但由于GPU数量增加8倍，单个AI系统的**聚合HBM容量增长433%**至110.6TB。
三、HBM供应紧张的根本原因
报告指出HBM供应将持续紧张，原因在于：
因素影响
内存供应商产能扩张纪律
优先保障服务器DDR5、SOCAMM2、eSSD等利润率更高的产品
HBM4路线图集中于高容量堆叠
12-Hi和16-Hi堆叠为主流方向
HBM成为AI加速器生产的瓶颈组件
供应商被迫"降配"以将有限HBM分配给更多GPU
四、KV缓存的外溢效应
降低单颗GPU的HBM容量意味着需要将更大比例的从HBM转移出去，主要流向：

这将为存储芯片厂商创造新的需求增长点。

虽然本报告未直接给出估值数字或个股目标价，但花旗明确表达了以下立场：

：HBM短缺将持续，但供应商因产能纪律而受益于价格上涨环境
：
韩国HBM供应商（直接受益于HBM供应紧张）
服务器DDR5和eSSD供应商（受益于KV缓存外溢需求）
英伟达（通过架构创新维持AI芯片市场领导地位）

：若内存厂商大幅扩产或HBM良率快速提升，可能改变Scale-Out趋势的紧迫性
：英伟达最终是否采纳8-Hi配置仍存在不确定性，官方Rubin规格仍为12-Hi
：576-GPU域的互联对数据中心基础设施提出更高要求
：AMD、Intel等竞争对手的HBM策略和互联技术可能改变市场格局
：若AI训练和推理需求增速放缓，可能削弱Scale-Out架构的商业逻辑
：新的内存技术或芯片互联标准可能颠覆当前HBM依赖模式

## 总体总结

主题正文
1. 据SemiAnalysis报道，英伟达正考虑将Rubin Ultra的HBM配置从12-Hi降至8-Hi，容量从288GB降至192GB，减少33%。
2. 通过将NVLink域从72个GPU扩展至576个GPU，单个AI系统的HBM总容量将增长433%至110.6TB。
3. HBM供应预计将持续紧张，因为存储供应商在服务器DDR5、SOCAMM2和eSSD等更具吸引力的经济性面前保持产能扩张纪律。
4. 花旗于2026年8月4日发布的这份半导体行业Flash报告，核心论点在于：。
5. 据SemiAnalysis报道，英伟达正在考虑将Rubin Ultra的主流配置从。
6. 尽管单颗GPU的HBM容量降低，但由于GPU数量增加8倍，单个AI系统的**聚合HBM容量增长433%**至110.6TB。
7. 优先保障服务器DDR5、SOCAMM2、eSSD等利润率更高的产品
8. ：英伟达最终是否采纳8-Hi配置仍存在不确定性，官方Rubin规格仍为12-Hi
