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像是让江延年消化这些信息，说了这么多，崔泰源这才端起杯喝了口茶，满口留香，忍不住赞道：“好茶。”

润过嗓子又说道：“而支撑这种范式的，不是英特尔的CPU，而是英伟塔的GPU。”

他看了龟章一男一眼：“还记得今年GTC大会上，黄仁辛用两个小时讲深度学习，发了Titan X，发布了Drive PX自动驾驶平台，还预告了Pascal架构。台下坐着几千个开发者，全场沸腾。

但我在现场注意到一件事——他花了大量篇幅讲CUDA生态，讲库，讲如何让开发者更容易地在英伟塔的平台上训练模型。他本质上不是在卖显卡，他是在建一座围墙。这座围墙的名字叫‘CUDA’。”

龟章一男在旁边轻轻点头，接话道：“CUDA是2006年推出的，到今年已经九年了。这九年里，英伟塔通过CUDA把开发者牢牢绑在自己的生态里。你想做深度学习？你得用CUDA。你想用CUDA？你得买英伟塔的卡。这是一个完美的闭环。黄仁辛的高明之处在于，他不是在卖硬件，他是在卖‘开发体验’。”

崔泰源微微一笑，继续道：“龟章先生看得比我深。我在台下看着那块板子，心里只有一个念头：自动驾驶需要处理的数据量，是传统计算的十倍、百倍。摄像头、激光雷达、毫米波雷达，每秒产生GB级别的数据。这些数据必须在毫秒级别内完成处理和决策。没有高带宽内存（HBM），这条路走不通。”

龟章一男点了点头，“GPU的架构天生适合矩阵运算。CPU是几个大学教授，GPU是一万个小学生同时做算术。AI需要的就是这种暴力并行。

但GPU有一个致命的瓶颈——记忆内存。GPU再强，显存带宽不够，数据进不去，算力就是空的。”

崔泰源看向江延年，目光如炬：“这就是我为什么坚信HBM是下一个战场。它是AI的基础设施，如果说黄仁辛的GPU是AI时代的引擎，那HBM就是引擎的燃油喷射系统。”

龟章一男在旁边轻轻点头，接话道：“技术方向没有错。2013年我第一次看到HBM的原型数据时，就知道这东西会改变游戏规则。但我听说三星电子也在秘密研究这个。”

崔泰源不以为然地笑了笑，端起茶杯抿了一口，语气淡然却带着一股不容置疑的自信：“李在荣？他目光短浅，坐不了十年冷板凳。三星的基因是‘快’——快速跟进、快速量产、快速收割。这种打法在DRAM和NAND的标准品市场上屡试不爽，但HBM不是标准品。”

他放下茶杯，伸出三根手指：“HBM有三个特点：第一，它需要和GPU厂商深度协同，从设计阶段就要紧密配合，不是拿一份规格书回去照着做就能交货的；第二，它的技术迭代周期长，HBM2还没量产，HBM3的架构预研就要同步启动，没有五年以上的持续投入根本看不到回报；第三，它的客户高度集中，全球能用得上HBM的GPU厂商就那么两三家，每一家都需要定制化的解决方案。”

他收回手指，目光中带着一丝狡黠：“李在镕的习惯是看到市场起来了才会全力投入。但等他看清楚HBM的市场有多大时，我们的混合键合技术已经量产了，我们的产能已经爬坡了，我们和客户的绑定已经牢不可破了。到那时候，他想追，也追不上了。”

他顿了顿，声音压低了几分，带着一丝神秘的笑意：“况且，我也留有后手。”