专题：A股步入“牛市第三阶段” 紧抓“十五五”与业绩兑现主线   每经记者|朱成祥每经编辑|杜宇   曾经，云服务厂商买AI芯片，关注GPU（图形处理器）算力大小，而如今，可能更多的是看重显存大小，比如是40GB还是80GB。   甚至有人调侃“买显存送核心”，即买一张GPU算力卡，更看重的是显存带宽和容量，而不是GPU算力大小。   如今，内存芯片一两个月价格翻倍的大涨潮，正是对AI芯片进入“内存为王”的集中体现。   AI云基础设施厂商PPIO相关专家告诉每经记者：“HBM（高带宽内存）及CoWoS（基板上晶圆、芯片）封装产生的成本已经超过纯GPU芯片，HBM成本已经‘碾压’核心，‘买显存送核心’已成为现实。”   某GPU芯片企业技术负责人李明（化名）对每经记者表示：“结合我们硬件设计与供应链经验，CoWoS封装GPU中，当前HBM显存成本已接近甚至超过GPU核心，是整卡成本最高的单一组件。”   懂芯创始人张慧娟告诉每经记者：“AI芯片的竞争已从单纯的算力竞赛，转向了内存带宽和内存容量的双重竞赛。HBM通过先进封装技术与GPU裸片集成在同一封装内，实现了计算与存储的紧耦合，极大地缓解了内存难题，越来越成为业界追捧的主要方向。” 图片来源：每经媒资库   2025年下半年以来，存储芯片持续涨价成了半导体行业最热门的话题。进入2026年，存储芯片仍保持上涨趋势，且涨幅惊人。   而这背后，是AI芯片已进入“内存为王”的时代。   2023年，ChatGPT石破天惊，人类社会进入大模型时代。进入2026年，大模型已然从思考转向应用，智能体、Skill以及“养虾”成了热门话题。   人工智能的发展，也对AI芯片有了新的要求。随着大模型参数的增加，训练和推理对显存（内存的一种）的需求也与日俱增。   张慧娟表示：“我们已经见证了模型参数量的指数级增长，从GPT-3的1750亿到万亿级MoE（混合专家模型），直接推动了HBM需求的爆发。这也逐步造成，制约算力的瓶颈往往不是芯片算力本身，而是数据从内存传输到计算核心的速度，因为参数必须被加载到计算单元附近的高速存储介质中，计算单元才能以极低的延迟调用它们进行运算。”   
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