--- 格式版本: 2 标题: "寻找下一个“英伟达”：AI 产业链革命进入新阶段，谁能登上Context内存战争的王座？-36氪" 原文链接: "https://36kr.com/p/3804729580576777" 发布日期: "2026-08-10" 发布时间校准状态: "provisional" 发布时间需复核: "是" 发布时间来源: "fallback:scrape:provider_published_at" 发布时间证据: "provider publishedAt: 2026-08-10" 发布时间校准原因: "LLM 仲裁服务异常，按现有强证据临时采用 2026-08-10，后续需复核" 发布时间校准置信度: "medium" 发布时间候选数量: 13 发布时间严格候选数量: 2 发布时间原页读取状态: "source template page reused from URL open" 发布时间未找到原因: "" 发布时间校准时间: "2026-08-10T13:02:51+08:00" 发布时间仲裁状态: "service-error" 发布时间仲裁尝试次数: 2 发布时间仲裁耗时毫秒: 22577 发现时间: "2026-08-10T12:01:02+08:00" 入库时间: "2026-08-10T05:03:14.221Z" 来源平台: "36氪搜索" 搜索渠道: "source_template" 搜索词: "https://36kr.com/search/articles/bandwidth" 匹配关键词: - "内存" - "bandwidth" - "GPU" - "光" - "HBM" - "NVLink" - "CXL" - "AI 服务器" - "Marvell" - "计算" - "带宽" 相关厂家: - "NVIDIA" - "AMD" - "阿里" - "字节" - "Meta" - "Microsoft" - "AWS" - "Google" - "博通" - "OpenAI" 相关专家: [] 内容类型: "网页" 抓取工具: "Jina Reader" 清洗工具: "Jina Reader Markdown + Defuddle/Readability 正文提取" 原始附件: [] AI优质: "否" 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而这场革命最重要的关键词，就是：**CXL（Compute Express Link）**。 ## **二、为什么 AI 突然开始“极度缺内存”？** 2026年5月，整个华尔街都被"存储芯片"的疯狂暴涨彻底打蒙了。 ![Image 2](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260511/v2_caf19dc16b9c4940ba0cb1bd4ba669d0@173494675_oswg84555oswg1080oswg698_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) > **美光科技（MU）：过去12个月股价狂飙 700%，市值一举突破8400亿美元；西部数据（WDC）：一年内暴涨 900%；闪迪（SNDK）：更是上演了上市以来狂涨 3300%的终极造富神话，单日暴涨16%直接突破1560美元。** 无数踏空的投资者在深夜懊悔：曾经错过了英伟达，为什么错过了这波利润更丰厚的内存狂欢？ > 答案很简单，思维依然停留在 **"AI = 算力 = GPU"** 的旧共识里。 这波存储股的彻底爆发，只是向市场揭开了一个残酷真相的冰山一角： **AI 系统真正面临的致命瓶颈，早已经不是算力了，而是 Memory Wall（内存墙）。** 很多人看到 NVIDIA 新一代 GPU 时，会有一种错觉： “192GB 的 HBM 已经非常庞大了，为什么还不够用？” 问题在于：**AI 推理阶段真正像黑洞一样吞噬内存的，往往并不是模型本体，而是 KV Cache。** ![Image 3](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260511/v2_9e21072947044f13815cc31cf6fbdeb8@173494675_oswg67408oswg1014oswg534_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 这是现在二级市场最容易忽略的核心问题。 什么是 KV Cache？简单说： 大模型在推理时，每生成一个 Token，都会保存对应的 Key 和 Value，用于后续的 Attention 计算。 上下文越长，缓存越大。 而现在 AI 行业正在同时发生的趋势： 长上下文、Multi-Agent、持续会话、实时推理、多用户并发……这些全部都会导致 KV Cache**爆炸式增长**。 一个 70B 级别的模型，如果跑百万 Token 上下文，再叠加高并发，KV Cache 很容易瞬间膨胀到数百 GB，甚至 TB 级别。 问题来了：**你不可能把所有数据都塞进 HBM 里**。 ## **三、HBM 的致命短板：太快，也太贵** 最近内存股涨价的核心动力是HBM（高带宽内存）， HBM确实很强，但它更像是城市里的“顶级学区房”。 它有几个致命问题： * 成本极高 * 功耗极高 * 容量扩展极其困难 * 严重受制于 CoWoS 这种先进封装的产能 顶级学区房非常好，但不可能让所有数据都住进去，否则 AI 公司的推理成本会直接失控。 于是，AI 系统被迫进入“分层内存时代”。 未来的 AI 内存架构，大概率会变成这样： * **Tier 0（HBM）：**超快、超贵（存放最核心即时计算数据） * **Tier 1（DDR5 / CXL Memory）：**大容量、高性价比 * **Tier 2（NVMe / SSD）：**更大、更慢 ![Image 4](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260511/v2_d3957fd8c1dd4c89ac54abb6e1da25a6@173494675_oswg65533oswg863oswg499_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 这意味着，未来 AI 系统的核心大考，不再是单纯的“你有没有买到 GPU”，而是：**“哪些数据必须放在最快内存里？”以及“如何降低数据在各层之间的搬运成本？”** ## **四、NVIDIA：从 FLOPS 转向 Data Movement** 过去几年，整个 AI 行业都在拼 FLOPS（每秒浮点运算次数）、拼 GPU 数量。 但现在，如果你仔细观察英伟达最近的动作，你会发现他们开始越来越频繁地强调： * Context Memory * Shared Memory * Rack-scale Architecture（机架级架构） 在 GTC 2026 上，NVIDIA 已经明确提出了**POD-wide context memory**（即整个 Rack/POD 级别的共享上下文内存）。 英伟达的**Grace-Blackwell (GB200)**架构，本质上就是把 CPU 和 GPU 通过超高带宽的 NVLink-C2C 焊在一起。它的 Grace CPU 天生就是为了管理 HBM 和共享内存池设计的。它不卖单颗 CPU，它卖的是一整套“CPU+GPU+内存织物”的**全栈解决方案**。 这意味着，AI 基础设施已经开始从**GPU-centric**转向**Context-centric**。大家终于意识到：**算力再强，数据搬不动也是白搭。** ## **五、CXL 到底改变了什么？解决“搁浅内存”与“NVLink垄断”** 过去几十年的服务器架构是高度绑定的： CPU 绑定自己的 DRAM，GPU 绑定自己的 HBM。各自为战，彼此之间很难灵活借用。 这会导致一个极度浪费的现象： GPU-A 的 HBM 已经被 KV Cache 撑爆了，而旁边 GPU-B 的内存却在闲置。 因为无法动态共享，这些闲置的内存就变成了极其昂贵的**“Stranded Memory（搁浅内存）”**。 上面提到的**英伟达NVLink-C2C不是已经解决了吗？为什么还需要 CXL？”** 这是一个极佳的问题。答案是：它们根本不在一个生态位。 **NVLink 是英伟达为自己修的“私家高铁”。**极快，但你必须买它的全套车票，把所有的计算都死死锁定在英伟达的封闭黑盒里。它解决的是大模型暴力计算的“算力上限”。 **而 CXL（Compute Express Link），是 AI 时代的“通用货运网络”。**它是由 Intel、AMD、Google、Meta 等全行业“复仇者联盟”共同推行的**开放标准**。 它的核心使命不是帮某一家公司跑赢算力，而是解决全行业共同的噩梦——**内存墙**。它解决的是 AI 商业化落地的“成本下限”。 ![Image 5](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260511/v2_be0292c23f334873a9539c382e22b65c@173494675_oswg128451oswg861oswg422_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) CXL 带来了一个极其关键的概念：**Memory Pooling（内存池化）**。 过去，每台服务器像一栋独立别墅，自带水塔； 未来，通过 CXL，整个数据中心将变成一个**共享水网系统**。 不管你是谁家的 CPU，谁家的 GPU，大家都可以动态共享一个巨大的外部内存池。谁渴了，水（内存资源）就流向谁。 最终，云端算力的内存可以灵活支取，按需按量分配。 ## **六、有了 DeepSeek v4 这种算法压缩，还需要 CXL 吗？** ![Image 6](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260511/v2_974c376f53274c33bb453d7907c624d4@173494675_oswg155175oswg1024oswg559_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 看到这里，很多懂点技术的朋友可能会抛出一个尖锐的问题： “前阵子 DeepSeek v4 出来，不是通过首创的 MLA（多头潜在注意力机制）架构， 硬生生把 KV Cache 的显存占用砍掉了 80% 到 90% 吗？” 既然算法能在物理级别把内存压缩得这么小， 为什么还需要搞极其复杂的 CXL 硬件池化？ 这是一个极好的问题。 但真相是：**DeepSeek 的算法压缩，与 CXL 的硬件池化，绝非互斥关系。**而是拯救 AI“内存墙”的两条完美交叉线。 **第一，DeepSeek 本质上是“用极致的计算和带宽，换取内存空间”。**MLA 架构把庞大的 KV 矩阵压缩成极小的潜在向量（Latent Vector）。 但在计算时，模型必须极高频地“解压缩”还原。 这依然要求极其恐怖的显存带宽（Bandwidth）和互联速度。 算法压缩到了极限，是对数据传输宽带的极度压榨。 **第二，物理极限与系统级死锁。**即使 DeepSeek 砍掉了 90% 的 KV Cache。 当你在跑数百万 Token 的逆天长文本、且应对数万并发时， 剩下的那 10% 依然会撑爆单机 HBM 的天花板。 更致命的是： GPU-A 压缩得再小，它省下来的闲置内存，依然无法给旁边的 GPU-B 使用。 所以，未来的终局形态是：**算法（向内压缩）负责“节流”；CXL（向外池化）负责“开源”。** 这两者的“双剑合璧”，才是彻底跨越“Context Memory 战争”的终极解法。 ## **七、反直觉：CPU 正在迎来“结构性复兴”** 看到这里，你可能会产生一个错觉：AI 时代，传统的 CPU 是不是彻底沦为打杂的了？ 恰恰相反。**在 CXL 硬件池化和 DeepSeek v4高效算法的双重催化下，CPU 的重要性正在被史诗级重估。** 如果说 GPU 是 AI 时代的“暴力肌肉”。 那么在这个庞大的 CXL 共享内存网络里，**CPU 正在重新找回它“神经中枢”的王座。** 原因很简单： **第一，谁来当海量内存池的“超级交警”？**在 CXL 时代，所有的 GPU 和海量的外部内存连成了一片网。 GPU A 的闲置内存怎么动态借给 GPU B？热数据什么时候切入 HBM？ 这种极其复杂的**Memory Orchestration（内存编排调度）**和多租户一致性管理，GPU 根本做不来。它必须依靠拥有极高 I/O 带宽和复杂调度逻辑的“重型 CPU”来执行。 **第二，算法压缩倒逼 KV Cache 下放。**既然 DeepSeek 把 KV Cache 的体积压缩了，我们为什么非要把它们全挤在昂贵的 GPU HBM 里？ 我们完全可以把这些海量的上下文记忆，存放在由 CPU 掌控的庞大 DDR5/CXL 内存池中。**GPU 只管埋头计算，CPU 负责极速调取和维护这些上下文。** AI 的下半场，对 CPU 的要求并没有降低，而是发生了极其深刻的“职能升级”。那些拥有强大调度架构的高级 CPU，价值将面临重构。 目前的趋势是：ARM 正在全面压倒 x86。 **功耗是死穴：**AI 机柜的功耗已经逼近物理极限（单柜 120kW+）。x86 的复杂指令集在能效比上天生吃亏，而 ARM 架构在处理高频、并行的 I/O 调度时，能省下巨额电费。 **定制化是绝杀：**云巨头（AWS, Google, Microsoft）现在都在自研 CPU。基于 ARM 的 IP 授权，他们可以像搭积木一样，定制出最适合 CXL 链路和 DeepSeek 算法的私有 CPU（如 Graviton 系列）。 未来的王者，不再是那个“算力最强”的，而是那个“最懂得调度内存”的。 ## **八、 寻找真正的 Alpha：产业链里的“四大关键节点”** 当 AI 基础设施的重心发生偏移， 真正的利润池， 将开始向**“Memory Movement（数据搬运）”**疯狂迁移。 不要再死死盯着 GPU 和 CUDA。 在即将到来的 CXL 内存池化时代， 这四个环节，才是未来 3 年最硬核的“卖水人”： **1. Retimer（高速信号修复芯片）：最先爆发的物理刚需** 随着 PCIe 5.0/6.0 和 CXL 传输速度的翻倍， 高速信号在物理主板上极易衰减失真。 Retimer 就像是内存长途运输线上的“加油站与放大器”。 在未来的机架级（Rack-scale）AI 服务器中， 它是根本绕不开的物理标配。 **核心标的：Astera Labs (ALAB)、Credo Technology (CRDO)** **2. CXL Switch（价值咽喉）：AI 时代的“内存交换机”** 未来，GPU 不再固定“焊死”在某块内存上。 而是通过 CXL Switch 动态连接整个内存织物（Memory Fabric）。 谁能实现超低延迟、高一致性的内存交换， 谁就扼住了 AI 数据网络的咽喉。 这是整个硬件链条中**溢价最高、壁垒最深**的环节。 **核心标的：博通 (AVGO)、Marvell (MRVL)**。 **3. 被重估的 CPU 层：统筹全局的“总指挥部”** 在传统认知里，CPU 在 AI 时代边缘化了。 错！在 CXL 时代，CPU 成了统御庞大内存池的“总调度交警”。 现在的 Alpha，不再看 CPU 的单核算力， 而是看它的I/O 通道数、低功耗，以及内存调度效率。 **蓝图统治者：Arm Holdings (ARM)**。云巨头抛弃 x86 自研芯片（如 AWS Graviton），统统要给 ARM 交底座授权费。 **定制化推手：世芯电子 (3661.TW)、Marvell、博通**。他们是帮巨头们代工设计 AI 芯片的幕后刀客。 **x86 的最后尊严：AMD (AMD)**。凭借极高的 I/O 通道数和激进的 CXL 拥抱策略，EPYC 依然是公有云上的硬通货。 **反直觉的赢家：Intel (INTC)**。哪怕输掉核心，凭借独家的 EMIB 先进封装（IFS 代工），依然是云巨头造芯绕不开的代工厂。 **4. Memory Controller & Orchestration：真正的软件护城河** 把海量内存连起来只是第一步。 真正困难的，是“如何高效调度这些共享内存”。 这涉及到极度复杂的 OS 支持、工作负载迁移和多租户隔离。 这不仅是硬件的事，更是软件生态的事。 **核心标的：Rambus (RMBS)**。 **生态玩家：**能够研发出类似于 Meta TMO（透明内存卸载）底层软件栈的科技巨头，谁能做好 Memory Orchestration，谁就能建立起媲美英伟达 CUDA 级别的“内存软件护城河”。 ![Image 7](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260511/v2_07b169b7e0d14fd69d892e3dd0e7d773@173494675_oswg65256oswg882oswg465_img_000?x-oss-process=image/format,jpg/interlace,1) 当 AI 基础设施的重心发生偏移， 真正的利润池， 将开始向**“Memory Movement（数据搬运）”**疯狂迁移。 不要再死死盯着 GPU 和 CUDA。 在即将到来的 CXL 内存池化时代， 这四个环节，才是未来 3 年最硬核的“卖水人”： **1. Retimer（高速信号修复芯片）：最先爆发的物理刚需** 随着 PCIe 5.0/6.0 和 CXL 传输速度的翻倍， 高速信号在物理主板上极易衰减失真。 Retimer 就像是内存长途运输线上的“加油站与放大器”。 在未来的机架级（Rack-scale）AI 服务器中， 它是根本绕不开的物理标配。 **核心标的：** **2. CXL Switch（价值咽喉）：AI 时代的“内存交换机”** 未来，GPU 不再固定“焊死”在某块内存上。 而是通过 CXL Switch 动态连接整个内存织物（Memory Fabric）。 谁能实现超低延迟、高一致性的内存交换， 谁就扼住了 AI 数据网络的咽喉。 这是整个硬件链条中**溢价最高、壁垒最深**的环节。 我们可以关注**博通 (AVGO)、Marvell (MRVL)**。 **3. 被重估的 CPU 层：统御全局的“总指挥部”** 在传统认知里，CPU 在 AI 时代边缘化了。 错！在 CXL 时代，CPU 成了统御庞大内存池的“总调度交警”。 现在的 Alpha，不再看 CPU 的单核算力， 而是看它的I/O 通道数、低功耗，以及内存调度效率。 **蓝图统治者：Arm Holdings (ARM)**。云巨头抛弃 x86 自研芯片（如 AWS Graviton），统统要给 ARM 交底座授权费。 **定制化推手：世芯电子 、Marvell、博通**。他们是帮巨头们代工设计 AI 芯片的幕后刀客。 **x86 的最后尊严：AMD (AMD)**。凭借极高的 I/O 通道数和激进的 CXL 拥抱策略，EPYC 依然是公有云上的硬通货。 **反直觉的赢家：Intel (INTC)**。哪怕输掉核心，凭借独家的 EMIB 先进封装（IFS 代工），依然是云巨头造芯绕不开的代工厂。 **4. Memory Controller & Orchestration：真正的软件护城河** 把海量内存连起来只是第一步。 真正困难的，是“如何高效调度这些共享内存”。 这涉及到极度复杂的 OS 支持、工作负载迁移和多租户隔离。 这不仅是硬件的事，更是软件生态的事。 关注**Rambus (RMBS)**。 **生态玩家：**能够研发出类似于 Meta TMO（透明内存卸载）底层软件栈的科技巨头，谁能做好 Memory Orchestration，谁就能建立起媲美英伟达 CUDA 级别的“内存软件护城河”。 ## **结语** 30年前，互联网解决的是：“计算机之间的数据共享”； 20年前，云计算解决的是：“计算资源的弹性分配”； 5年前，大模型解决的是：“大尺度参数的注意力分配”； 1年前，智算中心解决的是：“万卡集群的算力洪流分配”； 而今天，我们正在攻克 AI 皇冠上的最后一颗钉子：“AI 芯片之间的全域内存共享”。 当你还在为今天某个 AI Agent 运行缓慢而抱怨算力不足时， 当你还在盯着英伟达的 K 线图猜测天花板在哪里时； 另一场更底层、利润更丰厚的系统级架构变革，可能已经开始了。 AI 的下一阶段，也许不再只是“算力战争”，而是“Context Memory 战争”。 你认为谁会成为 CXL 内存池化时代的下一个“英伟达”？欢迎在评论区留下你的硬核观点，我们一起探讨 AI 基础设施的下一个十年。 本文内容不构成任何投资建议。 本文来自微信公众号[“PM熊叔”](https://mp.weixin.qq.com/s/DD2K9Y4d6-EcXJ4qXMd9KA)，作者：熊叔，36氪经授权发布。 该文观点仅代表作者本人，36氪平台仅提供信息存储空间服务。 品牌专题 [](https://adx.36kr.com/api/ad/click?sign=7f97867bddba443cfcbfa786773bb36e¶m.redirectUrl=aHR0cHM6Ly90b3BpY3MuMzZrci5jb20vdG9waWMvMzkwNjQwODg1ODg0OTUzOQ¶m.adsdk=_q28-usttpB1Efn54M7S2ycBT0b812IobEa_F8SE8vJtor3UcMoDxD434f-Uc4oxklbn_EhPlwSynNPd0vlruQ) +1 15 好文章，需要你的鼓励 [](https://36kr.com/user/173494675)[PM熊叔](https://36kr.com/user/173494675)特邀作者 **9**_收 藏_+1**0**_评 论_ ![Image 8: 36氪](https://gateway.36kr.com/api/mis/sns/share/qrCodeUrl?partner_id=web¶m.siteId=1¶m.platformId=2¶m.url=https://36kr.com/p/3804729580576777)_打开微信“扫一扫”，打开网页后点击屏幕右上角分享按钮_[_微 博_](https://service.weibo.com/share/share.php?appkey=595885820&url=https://36kr.com/p/3804729580576777&title=%E5%AF%BB%E6%89%BE%E4%B8%8B%E4%B8%80%E4%B8%AA%E2%80%9C%E8%8B%B1%E4%BC%9F%E8%BE%BE%E2%80%9D%EF%BC%9AAI%20%E4%BA%A7%E4%B8%9A%E9%93%BE%E9%9D%A9%E5%91%BD%E8%BF%9B%E5%85%A5%E6%96%B0%E9%98%B6%E6%AE%B5%EF%BC%8C%E8%B0%81%E8%83%BD%E7%99%BB%E4%B8%8AContext%E5%86%85%E5%AD%98%E6%88%98%E4%BA%89%E7%9A%84%E7%8E%8B%E5%BA%A7%EF%BC%9F) _沉浸阅读_ _返回顶部_ 举报 参与评论 评论千万条，友善第一条 [登录](https://36kr.com/p/3804729580576777)后参与讨论 提交评论 0/1000 商业策划 [](https://adx.36kr.com/api/ad/click?sign=9d33430ab90ae8d84fecff1778434c4e¶m.redirectUrl=aHR0cHM6Ly9tcC53ZWl4aW4ucXEuY29tL3MvRnNJLTZPTFNrU3Q0ZjdzbnpUWllOUQ¶m.adsdk=PCWGqQj61izSY4rCgm6PH0bAe3GUVqZogSW4s_Cxq9fNIS_H4kjP7M_QgpZHs9ZUbD35Xe0JVZt4-TOehGXAuw) 你可能也喜欢这些文章 [](https://36kr.com/p/3930236944596099)[视频生成模型正在争夺什么？](https://36kr.com/p/3930236944596099) [](https://36kr.com/p/3930314422533512)[1200亿美元之上，中国服务器厂商重新排位](https://36kr.com/p/3930314422533512) [](https://36kr.com/p/3933141502868617)[硅谷模型厂正在比谁的 Agent 更能闯祸，背后全是营销剧本](https://36kr.com/p/3933141502868617) [](https://36kr.com/p/3933115490368647)[OpenAI全新GPT Image突袭，碾压Image 2，塑料感终于消失](https://36kr.com/p/3933115490368647) [](https://36kr.com/p/3933114464255112)[刚刚，Anthropic最新Fable泄露了](https://36kr.com/p/3933114464255112) [](https://36kr.com/p/3933070123089287)[字节 Seedance 爆火背后，藏着一只 50 亿美元的独角兽](https://36kr.com/p/3933070123089287) [](https://36kr.com/p/3933001917496707)[谁有资格定义AI汽车？](https://36kr.com/p/3933001917496707) [](https://36kr.com/p/3932991443877001)[「假外卖」产品火了，但这款会吐槽用户乱点外卖的AI理财App，年入超1亿美元](https://36kr.com/p/3932991443877001) [](https://36kr.com/p/3932271102196866)[AI盛世下的暗雷，藏着下一个“次级债”危机](https://36kr.com/p/3932271102196866) ![Image 9](https://staticx.36krcdn.com/36kr-web/static/new_qr_img.72d61993.png) [](https://36kr.com/user/173494675) [PM熊叔](https://36kr.com/user/173494675) 特邀作者 互联网斜杠中年，代表作：喜马拉雅MyClub，GET智能写作 发表文章 14 篇 ### 最近内容 [寻找下一个“英伟达”：AI 产业链革命进入新阶段，谁能登上Context内存战争的王座？](https://36kr.com/p/3804729580576777) 2026-05-11 [Figma惨遭Claude Design背刺说起，看透“硅基复利”的残酷三层模型](https://36kr.com/p/3774555927950089) 2026-04-20 [驾驭你的AI原生团队：为什么说 Harness Engineering 本质上是管理学？ 一人公司的管理心法](https://36kr.com/p/3759232381055751) 2026-04-09 [阅读更多内容，狠戳这里](https://36kr.com/user/173494675) 品牌专题 [![Image 10: 36氪](https://img.36krcdn.com/hsossms/20260807/v2_ba5aaf880d3646679c67958cae65dbb1@000000_oswg209400oswg600oswg400_img_jpg?x-oss-process=image/format,webp)](https://36kr.com/p/3804729580576777) ## 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